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一面你对测开这个岗位的理解说说你这个信贷项目的业务和你负责的工作你提到该项目是多端的，你是怎么测试多端的兼容性的（回答了用安卓、ios和鸿蒙测试机进行测试，面试官说你们都是手动的吗？我说这些简单的UI测试基本都是手动的，没有UI自动化），然后我又提到接口测试是用fox平台的你是如何进行接口测试的追问：你提到了fox平台，你是怎么使用它进行接口测试的追问：如何设置入参，除了mock还有什么别的方式追问：fox除了接口测试还有什么高级的功能（回答了测试计划和CI）追问：比如一个接口它有很多状态，你要怎么测试它的所有情况如果你发现了缺陷但开发不承认怎么办？上线前后的工作内容、灰度发布（回答了看gra...

为什么感觉实习经历没啥用，有过一段实习之后还是这么难找，是简历出问题了吗 😩

我选体验最差：腾讯外包线上面试，应该是腾讯甲方来面试我，我自诉在字节短期外包项目，表达字节前端技术基建不错，很多都工具自动处理，他表达很大的兴趣，问了很多细节。我做了才3个月，哪里知道很深的细节，回答也是打哈哈。然后在问我，原型链，class，防抖，节流手搓代码。正正面试2个小时，我感觉回答还不错，这次，只要不考虑我的年龄应该是稳了。我的优势是便宜，经验丰富，主要是物美价廉。今天回复我不通过，不通过就被面试那么久，开始就拒绝我啊。体感最差，给我希望，立马浇灭。

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...