AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

emmm没想到以这种方式被挂了

已拉黑：美团，百度，米哈游已点赞：快手，网易，众安，字节跳动，蚂蚁ttl：3.16投递-3.25 一面-3.30 二面-3.31 hr面-4.2 oc

大家好，我是在某互联网大厂做了 2 年技术面的面试官（也是牛客老用户，刷牛客讨论区劝退帖/offer 比较帖的时间不比你们少）。写这篇是因为最近 hc 收紧，我在内部 review 候选人评分的时候，发现一个很扎心的现象：**技术不差的候选人，被刷掉的原因经常不是"能力不够"，而是那些"你不知道你不知道"的坑。**HR 永远不会告诉你真相，她只会说"综合考虑后……"。所以我把这 2 年 300+ 场面试里最常见的 7 个隐藏扣分项写下来，全部换成"牛友视角 + 怎么做"，希望帮到正在投简历的你。---1. 自我介绍...