1.对 AI、LLM、工作流、MCP、Agent、Prompt 的理解AI：让机器模拟人类的理解、推理、生成、决策等智能能力。LLM 大语言模型：基于 Transformer 架构，通过海量文本预训练，具备语言理解、文本生成、逻辑推理能力。工作流：将大模型调用流程化，包括输入解析、检索、Prompt 组装、模型调用、结果后处理。Agent：具备自主规划、工具调用、记忆和自我修正的智能体，可独立完成复杂任务。MCP：多智能体协同框架，多个 Agent 分工协作完成任务。Prompt：给大模型的指令，高质量 Prompt 包含角色、任务、约束、格式、示例。2. 大模型的原理大模型基于 Transf...

先发下简历吧 好久没有上过牛客了 不知道现在简历更新到那个版本了 希望大伙拷打一下题主自大二的时候进入了一家web3公司 那会觉得这个方向有前景 但说实话能真正去一些有前景的公司还是挺难的现在的公司其实待遇还行了 但还是转正工资低了 同时蛆块链最近看也确实像要完蛋了 行业稳定程度堪忧 就算熬到下一个牛市 能发大财的机会又有多少呢所以思来想去 今年九月份就要秋招了 还是转向web2的环境吧 web3的一些东西就当我自己的副业去寻找机会了 毕竟应届生一出来还是薪资最重要 毕竟要完成自己的第一份原始积累八股 算法那些因为在目前的公司干了太久 荒废了太多了 最近准备加班加点摸鱼开始复习了 距离我上一次面试也已经很久了 不知道现在进化到那个版本了 希望最近面的多的兄弟能分享下经验吧祝现在每一个迷茫的兄弟都能上岸 新年快乐以上

杭电26本科应届毕业生，大三考研然后没有去实习，结果考研中途家庭遇到重大变故，导致没有心气去继续考研，后面浑浑噩噩的就到1月了，于是痛定思痛，最后决定去就业，了解了大概情况，打算入行软件测试并已经进行了学习，专业技能都只是会用而已，然后项目经历我听了别人说的吧之前做的课程项目包装了一下。求大佬看一下有没有什么问题，还有一个是我后续要学什么别的相关知识

1、对生产环境保持敬畏： 永远不要在生产环境直接操作！哪怕是查询也要带上 Limit。所有的删除、更新操作，必须先在测试环境跑通，并在执行前找第二双眼睛（导师或同事）帮你 Review。2、Git 操作要规范： 别在 Master 分支乱搞。提交信息（Commit Message）要清晰：feat: 增加XX功能 或 fix: 修复XX内存泄漏。这体现了你的工程素养。3、不耻下问，但不问重复的问题： 问过一次的问题，一定要记在小本本上。同一个坑掉进去两次，是实习生评价最大的“减分项”。