为什么？因为面试官对你们的预期不一样。 985 同学的策略：挑一个方向做深 面试官看到 985 的简历，默认你基础不差。他会直接往深了问："你的向量检索用的什么算法？HNSW 和 IVF 的区别是什么？为什么选这个？" 所以 985 做项目应该：  选一个细分方向（比如 RAG 的检索优化、Agent 的工具调用可靠性） 读 2-3 篇相关论文，把论文里的方法实现到你的项目里 写清楚 benchmark：和 baseline 比提升了多少  推荐项目方向：  RAG 检索优化：对比不同 chunking 策略 + 重排序算法的效果 Agent 可靠性：设计工具调用失败时的 ...

正式进入AI Coding时代了  

我的是"熟练掌握Redis，有高并发项目经验"。实际情况是：我在一个日活200的内部系统里用过Redis缓存了几个接口，并发峰值大概是……同时在线的三个测试同学。但就是这句话，被面试官揪住问了二十分钟。缓存穿透怎么解决、持久化方案选哪个、数据倾斜怎么处理……我当时脸上镇定，脚趾头在鞋里抠出了三室一厅。最后面试官说了句"你对Redis的理解还有些浅"，我点头称是，心里想的是：浅？我他妈根本没下水。后来我花了两周把Redis真的学了一遍。再被问到同样的问题，答得还不错。所以简历上写了什么不重要，重要的是写完之后有没有真的去补。心虚可以，但别一直虚着。