题目描述：查询连续登陆不少于3天的新注册用户某产品在2022年2月8日各端口用户注册信息及后几日登录信息如下：该题有两种解题方法，使用row_number排序或者lead窗口函数方法1(row_number)：1.先筛选出login_tb中的user_id在register_tb的user_id，确保都是新注册用户，并考虑对login_tb进行去重，作为t12.对t1使用窗口函数row_number排序，作为t2,通过date_sub生成辅助时间列result，作为t33.对t3按照user_id和result进行group by，通过having筛选出数量大于等于3，最后加上排序易错点：1....

真的没法子了，彻底绝望了😑😑😑

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...