前言：印象中很久没更新干货了，近期入职后学到了很多东西---不只是知识，还有职场生存法则。也是从这一段开始，我才算在"做事"。今天就挑选我觉得最值得分享的三点。没有大词，都是我踩过的坑。一、对数据敏感我最近在跟着 mt 做 Agent 调优，曾经就做过把人工测试用例转化为自动化用例。听起来就是个体力活，对吧？一开始我也这么觉得，跑通了就发周报："本周转化了 XX 条用例。"mt 看完只回了我一句："然后呢？" 接着问了我一串问题：转化后的自动化覆盖率是多少？相对人工用例覆盖了百分之几？通过率是多少？失败的是真 bug 还是用例本身写得...

我投的后台开发。。。这还要面吗

面试迟到，还在面试前偷偷降100待遇，浪费我时间

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...