AI Coding面试公司

提示词首先是提示词编写，可以套用模板1. 基础代码生成模板 请用【语言/框架】编写【功能名称】 要求： 1. 输入：【明确输入参数/数据】 2. 输出：【明确输出格式/结果】 3. 约束：【简洁/注释完整/无冗余/兼容XX版本】 4. 额外：【添加测试用例/错误处理/日志】 2. 代码修复 / 排查模板 这是我的【语言】代码，运行时报错【错误信息】 代码： 【粘贴代码】 请： 1. 定位错误原因 2. 给出完整可运行的修复代码 3. 解释修改点和原理 3. 代码优化 / 重构模板 请优化这段【语言】代码，目标： 1. 提升可读性/性能/可维护性 2. 符合行业最佳实践 3. 保留原有所有功能 ...

这个AI CODING其实没有想象的难，而且比准备传统笔试算法爽得多。vibe coding完心情都是好的，前几天准备别的笔试算法快郁闷死了

段段很久没法文章啦，主要是最近是多事之秋，跟主管battle绩效，还要面试和推进流程，实在没心情，现在offer下来了，基本尘埃落定了，段段也准备南下了。 AI Coding已经深入到每个程序员的工作中了，从最开始的尝试、质疑、理解和接受，这个过程是非常快的，也应了我之前发的文章中提到的，AI现在是指数级发展。 本文将结合日常工作经验，为大家梳理一下AI Coding的几个实战技巧。一、幻觉边界、测试先行 测试先行，测试先行，测试先行，重要的话说三遍。为什么要测试先行，可能很多人要问了，测试不都是最后吗？那是以前了，但是现在用AI写代码，就会涉及一个问题，如何保证AI写的代码最后能通过测试，我...

题目目标 设计并实现一个集群调度器（Scheduler）+ 模拟器，用于在动态负载和故障条件下平衡：高优作业低延迟集群利用率普通作业公平性场景设定集群包含 M 台同质机器（Machine 0 ~ M-1）作业属性：job_id、priority、resource_num、estimated_timeestimated_time 与真实时长存在误差（约 ±20%）作业类型：普通作业（normal）：每天 08:00 批量提交高优作业（high）：全天随机提交，要求快速响应运行规则（必做）调度与资源占用作业需绑定到足够空闲机器后才能运行运行期间机器被独占作业完成与失败作业可能成功或失败若失败原因是硬件故障：相关机器下线维修 24 小时抢占机制允许抢占运行中的作业被抢占作业回队列等待重试，额外增加约 10 分钟执行成本输出与指标要求（必做）调度器应输出可复盘日志，并至少统计：高优作业平均等待时长 / P95 等待时长集群利用率（时间窗内）普通作业公平性指标（如最长等待、等待方差、饥饿作业数）测试与验收要求（必做）至少完成以下测试：基线对比（与至少 1 个基线策略对比（如 FIFO / 纯优先级））波峰场景(批量普通作业 + 高频高优插队)故障场景抢占场景结果可复现交付物调度器源码模拟器源码与输入样例策略说明（为何这样设计）指标报告与对比图表已知问题与下一步优化加分项自适应策略（根据实时拥塞/故障率动态调参）抢占成本建模更精细多目标优化或可插拔策略框架