timeline笔试 4.18一面 4.23二面 4.28offer 5.7

28届想找日常实习什么时刻最好啊，4月份boss上打了几百个招呼也没捞到面试，几乎都是不回简历本来是点评，最近给换了，求点评，不玻璃心

一直觉得自己的样貌介于“路人”和“不算很丑”之间，也没有捣鼓自己脸和穿搭的习惯，无论面试或路演还是旅游又或者现在的上班，除了见客户会比较正式，其他时间都收拾收拾像个人算了…最近一次也是最为震撼的一次关于容貌颜值的点评，是在去年的培训；HR老大严肃地说，因为业务岗位的特殊性，他们确实会筛选掉不好看的人，商务的形象非常重要…我大为震撼，环顾一圈看着那些高学历的俊男靓女，彻底红温几乎想要原地逃跑看来面试时展现出的能力确实能弥补颜值上的不足回到正题，所以客观来说，长得好看确实能在一定程度上提高面试的通过率，因为长相过于抽象大概率一开始就被筛掉了。但是美貌+任何牌都是王炸，只有单出是死局，能力不足再好看也没用哦～提升自己长相的加分点操作有很多，不一定纯吃天赋建模，大部分人保持干净卫生就已经能拿好及格分了嗯我大学时曾经想健身变成肌肉女来加分，于是美美爽吃一学期变成死肥宅后，发现工作后完全没时间健身撸铁…

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...