高薪高压

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 ...

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

为什么找不到好一点实习哇，可以帮我看看我的简历有没有问题吗？

1. 你们系统里如果用了消息队列，怎么保证消息不丢失、不重复消费，并且实现最终一致性？答案：先保证生产者发送可靠，发送失败要重试，关键业务可以配合事务消息或本地消息表。Broker 这一层要做持久化和副本，避免机器故障导致消息丢失。消费者要在业务处理成功后再 ack，不能先确认再执行业务。MQ 一般只能保证至少一次投递，所以消费者一定要做幂等。幂等常见做法是业务唯一 ID、去重表、Redis 去重、数据库唯一索引。最终一致性一般靠异步重试、死信队列、补偿机制来保证。面试里可以总结一句：生产者可靠发送，Broker 持久化，消费者幂等消费，失败靠补偿实现最终一致。2. 分布式事务有哪些常见方案？...