1. 日常是怎么使用 AI 的答案：我日常使用 AI 更多是把它当成辅助工具，而不是直接替我完成开发。比如看不熟悉的库时，我会让它先帮我梳理接口使用方式；写代码前，也会让它给一个大致思路或伪代码，然后我自己再结合项目约束重写。如果是 C++ 代码，我会特别注意生命周期、边界条件、线程安全、异常路径这些问题，因为 AI 生成的代码经常在这些地方比较粗糙。所以我更倾向于用 AI 提高检索和理解效率，但最终代码还是要自己 review、编译、测试和压测。2. 你认为 AI 目前有什么问题答案：AI 最大的问题是它经常给出“看起来很合理”的答案，但不一定真的正确。尤其是 C++、操作系统、网络编程这类...

春招约不到面试，太难受了

发70个邮件让我完善简历，我还以为被网暴了。说的就是你慧策，发邮箱让参加宣讲会，说参加完后就给安排面试。技术岗上来来了一句：只要92或双非ACM银牌，66666。说双非本只能投销售类，后期能转岗（虽然但是就你小子公司的hr已读且回复，那有毛用），92才不去你们那破公司，双非本就和有案底没区别。———4.21更新贵公司的高级员工您来私信骂我也没用哈，风评不好谁的问题谁自己心里清楚，有这时间建议提升自己，完善公司制度，而不是来骂我这个连入场券都没有的破学院本

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...