1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

AI世界变幻之快，没几天就有新概念了，最近热讨论的是Harness Engineering（驾驭工程）这个词。OpenAI、Anthropic、Martin Fowler……一线的公司和技术大佬都在讨论它。很多科普文章会告诉你：Harness 就是给 AI 设边界、分步骤、做检查,你平时用 Claude Code 时已经在做了用最简洁的话说：Harness 是包裹在大模型外面的"执行与治理系统"。公式就是 Agent = Model + Harness。那么我们给最近爆火的 Harness Engineering 一个清晰直白的比喻：想象你面前有一匹又快又壮的马。你想让它帮...