第十次鹅厂一面来辣！！

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...

昨天晚上妈妈突然告诉我，一个在科大毕业每几年的亲戚去世了，才三十不到。突然间我躺在床上，感觉自己对未来的焦虑、烦恼，似乎在生命之重面前成了一片微不足道的叶。昨天我的女朋友送了我一个噜噜的玩偶，我把它放在床上陪着我睡觉。我突然想到，如果有一天我生了一场大病，躺在床上，无法健身，无法学习，无法和我爱的人一起散步，吃饭，做最平常的事情，这有多么可怕啊？我们现在活着，爱着，在努力地往前走，这就是最伟大的财富了。

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

在阿里做了6年策略产品，面试过的候选人少说上百个。面得越多就越发现一个规律，那就是大部分人的面试准备方向，从一开始就错了。不是说你技术不好，也不是你经验不够。而是你以为面试在考A，其实面试官在看B。今天从面试官视角来看策略PM的面试，聊聊一面、二面、三面，面试官真正看重的是什么。一面：你以为在考技术，其实面试官在看你怎么定义问题一面通常是你团队中的peers，或者是你的师兄。也是和你未来一起干活的人。很多候选人准备一面的方式是：刷AB测试题、背推荐系统架构、准备指标体系拆解。这些都没错，但这只是门槛。我印象很深的一个候选人，技术功底相当扎实。推荐系统的召回、粗排、精排、重排讲得头头是道，AB测...