想当年在北京实习

boss投了600份，这个一共两个面试，这个是第一个过的，怎么说兄弟们，20-99人小小厂，这个价能活下去嘛，值得去吗？

Claude Code 最近很火，号称“自然语言编程”神器。但是它官方的 Token 贵得离谱，还得开 Pro 会员，考虑到大家平时的使用可能并不需要那么强力的模型，so我们来个拼好饭版的性价比选项——智谱，glm官方支持直接把 API 接入到 Claude Code 里， 也就是用智谱的价格，享受 Claude Code 的完整交互体验。今天手把手教大家怎么在 Terminal (终端) 里配置这一套“拼好饭”方案。安装之前需要准备Node.js 环境和gitbash，但是我们都这么懒了，哦不，ai都这么发达了，直接让AI干多好，so TRAE就是你的不二之选，直接把这个需求给它让它开搞完成...

这是一个在秋招群里被反复问到的问题。刷题这件事，各人有各人的看法吧。如果你代码能力强，或者面试的公司不需要考察太多的代码题，可以少刷点。如果面试的公司需要细致的考察代码能力，或者你对自己的代码能力不自信，那还得多刷点。就我自己的经历来看，在准备秋招的过程中，大概刷了200–300道左右，主要集中在leetcode上。Hot 100、面试经典150是核心，另外也会挑一些面经里高频出现的题目重点看。数量听起来不算少，但真正有价值的，并不是“刷到第几题”，而是有没有形成稳定的解题手感。刷题的前一百题，更多是在补基础：数组、链表、栈、队列、二叉树、DFS/BFS。这一阶段进步很快，但也最容易焦虑。等过了这个阶段，再往后刷，其实是在反复强化模式识别能力——看到题目，大概知道考什么，用什么思路切入。很多人纠结“要不要刷到五百题、一千题”，但现实是，大厂面试真正反复出现的题型是有限的。你刷的不是题量，而是覆盖面和熟练度。能不能在十几分钟内把思路讲清楚，比是否见过这道题更重要。另外，一些思维题、脑筋急转弯式的问题，也值得花时间看看。这类题不一定难，但很考察临场反应和表达能力，往往是拉开差距的地方。所以，与其问至少要刷多少题，不如问自己：常见题型是不是已经形成肌肉记忆？遇到陌生题目，能不能冷静拆解？如果这些问题的答案是肯定的，那么 200–300 题，其实已经足够支撑一场像样的秋招了。

从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...