简历求拷打

自我介绍目前绩点是多少之前实验室的经历具体介绍是自己申请的么有考虑继续深造么之前几段实习的工作岗位还有部门业务的区别，具体介绍综合上来看，在你们学校对你的相关的这个专业培养方面，有哪些是很有力的支持到你的落地实操，有哪些是你觉得它其实在你们往后学弟学妹的培养当中可以持续去迭代和优化的目前对于公司的业务有明确的要求或者投递限制么目前有哪些 offer为什么不考虑其他几家家是哪里的父母退休了么父母做什么工作东莞当地有亲戚或者朋友么个人博客名字的来历对于古文化的哪一方面感兴趣在你看过的历史书籍里，印象深刻的哪一本你现在比照片上瘦了多少现在有 150 斤 么目前期望的总包是多少目前三方在自己手上么反问...

一面出一道hot100之外的困难题，心碎了

当年还在美团那个倒霉的 Peppr 团队工作时，我一直有个疑问：这群人每天到底在自嗨什么。每次开会一堆人围着一堆“看起来很高级”的文档转，模板统一、名词复杂、页数感人，每一页都在暗示一件事：“你不懂，是因为你不专业。”但现实是——代码照样写在 💩 山上，该出问题还是会出问题，这真的很逗，系统一出问题，文档的唯一作用就是证明：“我们当初确实认真写过文档。”所以本质区别到底是什么？是代码质量提升了，还是大家在精神层面完成了一次“工程师 cosplay”？有句话说得好潮水退去才知道谁在裸泳。还记得当时的马哥、明哥（图 1 左）最爱反复强调一句话：“所有场景一定要想到。”、“这个场景为什么没考虑到？”不过他们这些话我是真的听进去了。不然我也不会在一年多前就说：这个项目活不过两年。顺带一提，那段时间还有个固定节目。每次下楼，总能听见我明哥在吐槽不同的人。我从他身后绕过去，经常能听到他一边抽烟一边说：“xx 这小子太坑了，回头我一定要跟马哥说说。”于是深谙人情世故但真不会抽烟的我也会从口袋掏出一支低尼古丁含量的烟给自己点上，假意自己什么都没听到什么都不知道，只是来抽烟的。后来我才明白，这可能也是团队文化的一部分：问题永远在别人身上，而我们，永远在复盘里😂。

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...