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，...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

春招求救😭，一个面试都没接到

面试官很和善，引导的很好，技术理解的题答不出来会讲解然后跳过，感谢1.主要拷打项目和实习工作时的主观能动性，比如为了解决什么样的问题或者需求做的，工作时对项目的整体架构探索和需求背景的了解；2.提问hook和工具函数的区别，只从复用角度为什么还要用的自定义hook而不是封装成工具函数；3.前端框架的意义；4.diff和如何降低多叉树复杂度；5.找出无序数组的连续区间（思路有但没写出来，刷题刷傻了，想复杂了）；6.如何使用ai工具，使用哪些编译器，项目编译前后分别是什么；7.vite，webpack如何配置；总之考察思维和开放题为主。收获：提升了自信，以及还是要提升解决问题的能力，不能一味刷八股...