谈薪资定位

我的是"主导设计并实现了高并发分布式系统，支持百万级数据处理"。实际情况是：我在一个日活三百的内部工具里，把一个慢查询的索引加了一下，查询时间从800ms降到了200ms。然后我查了下"百万级数据处理"是什么意思，觉得我那个表里确实存了快一百万行数据，于是就这么写了。面试官看到这行字眼睛亮了，开始连环追问：你们的分布式方案是怎么设计的？用的什么中间件？数据一致性怎么保证？遇到过脑裂问题吗？我当时脑子里只有一个念头：完了。后来我用两周把分布式这块认真学了一遍。再碰到同样的问题，能聊得有来有回。但那次面试已经凉了，那家公司也没有然后了。我后来把简历改成了&q...

项目是网上教程+vibe coding做的，34月份一直在沉淀加上学校一堆事，现在才开始慢慢投日常实习，求大佬给一些简历改进建议，目标暑假有个AI相关的班上就行

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...