最近在工作里，大家都在讨论 vibe coding，工具也是百花齐放，cc，codex，trae。它确实提高了开发效率，但有时也会发现，明明生成的测试用例都通过了，但是交付后效果依然很差；变量名，项目结构完全没有按照规章来，太过发散；ai听不懂人话，需要多次返工，不仅没有增效，反而让leader觉得做事不仔细。也就是说，很多人只是用起来了，而不是用好了。真正把它用好，关键不在“让模型多写一点”，在于先想清楚边界。第一，先分清需要处理的是“项目”还是“模块”。如果只是一个边界清晰、输入输出明确的小模块，vibe coding 的效果通常很好，因为上下文相对稳定，模型更容易收敛到可用结果。但如果是...

我朋友接了美团，后面又拿了字节，跑去字节提前实习，天天抑郁症，天天内耗，哎，字节毁了一个年轻人，哎，还不如去美团蹲着

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

感觉面试官自己也不是很熟 没怎么招过1. 你挑一个最熟悉的项目详细讲一下，重点说业务背景、数据形态和你负责的部分2. 如果大模型输出格式和你预期不一致，你一般怎么处理这个问题如果只回答“加强 prompt 约束”会显得太浅。真实场景里，输出格式不一致通常有三层原因：第一层是模型没理解任务边界，第二层是格式本身太脆弱，第三层是生成阶段没有约束。我的做法一般是先把格式要求拆成字段级约束，尽量避免开放式自然语言和结构化字段混在一起；然后再根据场景决定是用 schema 校验、函数调用、受限解码，还是生成后重排修复。如果业务要求严格，比如必须产出合法 JSON，我不会只依赖 prompt。我会让模型先...