前几天面试的时候，因为想让实习经历好看点，硬着头皮说了一句大话，结果面试被面试官当场追问，直接翻车，尴尬到想找地缝钻进去！就是那句“熟练使用LangChain搭建AI项目”，其实我就跟着教程做过一个最简单的demo，连核心逻辑都没吃透，纯纯凑数的，写在简历上的时候就贼心虚，就怕被问到。结果真的怕啥来啥啊，昨天面试，面试官看完简历直接问我，“你用LangChain搭项目的时候，怎么解决Tool Calling的冲突问题？” 我瞬间懵了，支支吾吾说不出来，脸一下子就红了。最后只能老实交代，说自己只是初步接触，还没深入研究，面试官也没为难我，但我能感觉到，他看我的眼神都变了，估计这次面试又凉了。真的...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

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 ...