哈喽,大家好,今天又是简历点评的一篇博客,继上篇博客点评了简历之后,很多同学后台发我简历让我帮看,然后我发现了大部分同学的简历还是写的很差,可以说是非常差,如果有看过我之前写过的经验贴的话或许就不会这样来写简历了,也可能是执行力太差了,要知道简历是我们的门户,如果简历都不好好写,那么给HR和面试官的第一印象就非常差,已读不回和要简历没下文的概率就很大了,下面点评一下这位同学的软测简历:一.实习经历点评 实习这块都没有什么要说的了其实,基本都是胡编乱造,写的都是没用的内容,如果对于i一个小白来说,哎写的不错的这个实习经历,要业务测试有业务测试,要自动化有自动化,怎么会写的很烂呢? 对于稍微有经验...

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

兄弟们，依旧做不到啊，简历改了又改我还是做不到啊！！   兄弟们再帮我看看吧，拜托了！

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...