小红书产品经理培训生一面面经

寄啊，面完感觉就寄，ai 用多了业务上说的还好，但是基础上就出问题了实习业务讲一下用 ai 做过什么工具吗sse 和 websocket 区别和使用，轮询和 websocket 之间纯 css 实现拖拽简单的 js 例子题css 盒模型怎么画一条 0.5px 的线cors 跨域相关的算法字符的最短距离ai 方面相关的业务聊了半小时多，基础面试官看我差一点😭就没有深入了，算法是一道简单题总结：还是太菜了我，这几个月 ai 确实做了很多，但是还是把很多基础的忘记了

不止遇到一次了，什么都不会，让提合并请求，问什么是合并请求。让gitlab.页面把测试截图附上，不知道截图要放在哪，那么大的编辑看不到吗让配开发机，问ip是什么东西……这都咋进来的啊，我们（我2023年毕业）那会儿没AI的时候面试都是直接linux，docker，k8s，git，结构与算法，计网。怎么才过去2年，实习生跟傻子一样，有些问题问的我难受，不会git commit，不会git pull，不会切换分支，直接要覆盖master....————而且态度非常敷衍，3天前给开个仓库权限，连本地都没有拉下来。让写一个小文档，都是说一句，写一句，说把目录加上，挺嗤之以鼻，最后还是把目录加上了😂😂任何文档和注释都是方便后来人的，现在的人真的很自负啊，打开github看看任何一个开源项目的文档和注释，都写的很详细。难道现在的同学在校期间不经常拉开源项目看源码学习吗？ 哪怕是一个swap函数，开源项目里都经常注释：1 3 5 7 9 2 4 6 8 10＾           ＾l              rswap：{功能描述}{使用样例}————给我气笑了，没次问我有什么任务的时候，我都是说，优先你学校导师的项目，然后再做公司需求。然后给了两个需求，一个月内搞定就行，既然是agent开发，1. 部署需要维护项目的开发环境2.阅读opencode/openclaude代码（我个人感觉龙虾的源码agent部分很常规，就一个channel+agent，还不如看claude泄露的代码和opencode）然后任务1搞了几周说因为环境问题，他申请到的远程开发机是linux，装的python2，项目是py3的，所以没搭建，我说你不行就用conda或docker把环境屏蔽了呢，没搭理我。任务2：看了很长时间代码，给我回了一句，opencode和openclaude是用go写的……我说你打开github看右下角那的语言是ts还是go…… 结果满脸懵的说ts是什么……我让看agent loop，哪怕全局搜索一下while(true)，跳过去从头看到尾就大致清楚了，压根没看。————嘻嘻，我已经开始做社招简历了。

想当鹅孝女呜呜附tl：3.20 一面+二面3.23 三面3.24 显示hr面3.26 晚上收到hr面试 第二天面3.27 面完hr 7min hr很忙然后面完界面还停在链接3.30 云证 但是还是显示hr面3.31 录用评估中4.2offer流程中4.16 hr似乎婉拒 大概率凉了

一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...