避雷烽台科技

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

求大家看看这份简历有啥缺点。boss好多已读不回的我已经麻木了，大家嘴毒一点指出来没关系的

一、项目 1、Redis 全局唯一 ID，为什么生成这个 ID，这个 ID 的含义是什么（疯狂追问），这个 ID 有什么用（拷打追问：1、为什么不直接再 MySQL 中用自增 ID（因为我在 redis 中用的自增 ID 来唯一标识）） 2、你是如何解决 Redis 解决超卖的思路（Lua 脚本 + 预扣库存（消息队列）+ 乐观锁（乐观锁我回答可以用库存扣减大于 0、还可以用一个字段来标识这行数据来判断是否有并发同时扣减问题，然后就一直追问这个字段是什么）） 3、Redis 消息发送失败的处理方式 4、推送/拉取模式，为什么选择推模式（拷打，先说的用户少所以用推，追问粉丝量大怎么办，我说推拉结...