vivo终于开了，我的vivo

核心本地商业-业务研发平台4.1 一面 4.3二面 4.7 oc 4.12 offer4.1 一面自我介绍项目拷打（重点）自动化测试的应用场景python装饰器是干啥用的python with有什么作用try...except/finally是怎么工作的http与https的区别tcp与udp的区别tcp三次握手过程，为什么是3次场景题：一个登录界面如何测试编程题：正整数分解质因数反问4.3 二面自我介绍项目拷打（相较于一面甚至没有很具体的提问细节，只是问了一下碰到的麻烦以及如何解决）AIcoding：给AI输入prompt设计一个判断评论是否违规并删除的功能AI如何赋能测开AI相关问题反问总...

RT，不是很好意思直接问HR

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

1. 自我介绍2. 介绍下项目，重点讲架构、关键设计和线上问题3. Agent 的上下文窗口不够时，长短期记忆应该怎么分层设计长短期记忆不能简单理解成“最近消息”和“很久以前的消息”。更合理的设计是把状态拆成三层：工作记忆负责当前回合执行所需的最小上下文，摘要记忆负责阶段性中间结论，长期记忆负责稳定事实、偏好、任务状态和关键证据索引。这样做的好处是短链路推理不会被旧噪声拖死，而长任务又能在需要时按状态检索历史事实。真正难的不是分层本身，而是写入和召回策略。不是每条消息都值得进长期记忆，通常只把高价值、可复用、低歧义的信息写进去，比如用户偏好、外部工具执行结果、关键约束、任务完成状态。否则记忆库...