把每天的成果写到自己的秋招备忘录里

做了这周的美团笔试加 ai 面，笔试大概 6 道大模型训练方面问题，4 道后端常规题，题型和上周差不多。算法 a 了两道，第一题看着吓人实则签到送分，第二题也是比较经典的括号相关问题，第三题一看做都不想做直接交卷走人了。据说美团几乎不怎么看笔试。ai 面试方面总体体验还不错， ai 面试官笑呵呵的一直点头，一直瞎说也点头，整体很轻松😂。最开始用 edge 浏览器进不去不知道为什么，后来换个夸克就好了。结合别人的面经来看，整体题型也比较固定，上来先选语言（java，c++，go），然后讲下自我介绍和 ai 使用情况，然后会再追问一下 具体怎么用 ai 的。之后就是出三四道八股题，第一题是计网（udptcpipv4ipv6httphttps 这些），第二题是根据选择的语言出，三四题差不多是中间件比如 mysql，redis，mq 这些。每到题回答之后基本都会追问两到三个问题，这里的追问是根据你的回答来的，所以说回答的时候自己不熟悉的词一定要少说，尽量多强调自己会的知识点。然后第五题是系统设计题，会让你设计一个具体的系统，然后讲讲整体对象间的关系，数据库表设计，api 设计等等，我遇到的是一个邀请系统，我看还有好多项目管理系统的。第六题是场景题，我遇到的是后端如何统计 token 以及一系列数据，最后做整合报表。这道题可以换题。然后五六题会追问三到四个问题左右，也是尽量答自己熟悉的知识点。第七题应该是个人经历相关，让我讲一个具体怎么顶住压力克服困难的经历。

最近 Claude Code 很火，但用过的同学都知道一个痛点：新开对话啥都不记得，上次说好的代码风格、踩过的坑、定好的方案——重新来过。而且在目前的面试中，面试官已经不仅仅询问你Skills，MCP，他们更看重你对于实际工程中的痛点有没有深刻的认识。最近的一场面试中，面试官就深入的与我讨论了记忆机制的落地场景，在什么时候应该用什么，然后我忽然发现，mem0并不是最好的解法，至少它绝不是唯一的解法。考虑到这儿，索性就自己写了一个开源项目，既是增强简历的竞争力，也是希望在ai浪潮中做出自己的贡献。项目是什么CapsuleMemory —— 给 AI 系统加「胶囊式记忆」的 Python 框架。G...

字节两个部门都在简历评估中,一个是好久之前的投的部门,卡流程了,怎么办,求助

祝大家都能拿到满意的Offer！攒人品中1- 项目拷打2- 不同 agent 架构差别比较：3- 根据我的知识背景，问了 agent flow, react 和 multi-agent 三者的差别4- LLM 如何预测下一个词5- 现有 agent 实践上：6- 不同 agent 使用体感差别在哪里，有哪些优势和不足7- file system 是什么？它起到什么作用？使用它相比其他传统的 agent 好在哪里？8- skills 相比于传统 agent 好处在哪里？工具 skills 和产品 skills 如何理解，差别在哪里？9- openclaw 有没有用过，它为什么会火爆？技术 or 架构上做对了什么？10- 知不知道最近的 harness engineering？11- 由于任务表述并不清晰，不同 agent 对于同一任务的表现并不完全一致，如何处理这个问题？12- 对未来工程架构上的理解：13- 对于 agent 未来 to C 和 to B 在技术和架构上觉得未来可能会有什么发展