前言这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。通俗对比传统方式：出门前查好全程路线，...

…… 标题党了，对不起各位牛爷爷了，请问各位简历有没有要优化的

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

前言二面整体难度明显高于一面，问题从“你做过什么”升级为“你为什么这样设计”“如果量产会遇到什么问题”。不再停留在模块级别，而是围绕整机系统架构、视频处理链路、性能瓶颈、异常场景和可靠性设计展开深挖。面试官更关注：是否真正理解影像系统的数据流是否具备系统级架构思维是否有产品化与量产经验是否能从性能、功耗、热、稳定性多维度思考问题整体感觉：如果没有完整做过影像类产品，或者没有系统级复盘，很容易被连续追问带走节奏。详细介绍你做过的影像项目整体技术架构，你负责的模块是什么？数据流如何设计？如果让你从零设计一款运动相机的软件架构，如何分层？模块如何解耦？运动相机防抖有哪些实现方式？EIS 和 OIS ...