蔚来后台开发 凉经

最近试了下ClawHub上的 Self-Improving Agent，这个skill已经有371k的收藏了，感觉挺实用的。它的核心功能是能记住你纠正它的错误，并且在之后的互动中避免犯同样的错。用了几次之后，它的反应越来越精准，感觉自己也在逐步变得更聪明。链接：https://clawhub.ai/pskoett/self-improving-agent

offer1：蔚来后端开发（日常），主做内部效能平台。已经承诺给转正，需要接着干到6月份（）已经干了4个月了。offer2：快手（暑期），转正率说是60-70，推荐算法架构infra，base北京，业务核心，转正需要干到8-9月份参加答辩。offer3：腾讯（暑期），部门csig，腾讯安全，做一些金融等机构的安全业务，属于业务的安全。转正率未知。想看看大家啥看法

1.自我介绍2.实习经历3.redis 八股4.mysql 索引等八股和延伸5. 两道题a.给出三个场景，给一个表建立索引，写出sql 并回答原因b.多线程交替打印问题6.反问：业务：toB商业化交易Base:重庆

1、自我介绍 2、3min2、面试官介绍部门，说之前的jd有点老了，现在部门主要是做内部的ai提效工具 3min3、我反问说主要是用ai做自动化测试（因为jd里提到很多测试的内容）还是说用ai写代码。面试官说都有4、拷打第一个项目。问我为什么想做一个舞蹈训练平台。他好像对姿态分析那块很好奇，我只说了个大概，用mediapose做姿态识别人体节点，再用向量余弦比较相似度，返回一个实时的相似度分数以及一个最终的评分，再用llm生成一个总结性的建议。面试官感觉我说的不是很清楚，一直问我具体的数据结构，还问我这个实时性是不是真的实时，以及如果出现了一个动作错了会不会导致后面一大串都很错…确实有道理，他是我面这么多场一面第一次这么细致的。我就说我只做了视频一开始的对齐，后面的确实还没考虑到。面试官建议说可以分段做姿态分析。5、拷打第二个项目。他说你这个rag的项目看起来挺简单的（好吧我自己做的时候感觉想法还蛮有创意的嘞），说这个项目是用来做什么的？（他好像很关注项目的实用性）我就扯传统RAG难以解决跨文档检索、可能语义断裂，引出来语义图谱GraphRAG的构建过程，然后还做了溯源，方便查文献blabla你这个路由是怎么设计的？LangGraph的链路是啥样的？6、手撕：第K大的数差点差点忘了怎么建堆，还好最后出来了7、ai场景题：”我这儿有很多不同格式的日志、文档，格式各不相同且分散在各处、中间的解析还可能出现问题，如何通过ai来提取出车速这个字段（车速也有可能命名各不相同）“（唉好抽象完全没听懂又给我讲了一遍，我就先问就抽取这一个字段有必要用到ai嘛哈哈哈哈哈）”我只是假设，也可能要抽取其他字段。“emmmmmmmmm那可能要首先统一一下数据格式，比如都统一成json或者字典”对，然后呢“emmmmmm主包实在想不出怎么回答，就开始套RAG，大概是要分成预处理层、在线问答层、想加的话可以加个评估层，然后ATO循环，直到回答正确。然后说了说RAG每层的大概流程，真没招了，只会扯这些。8、”如果上面的问题用OpenClaw呢，要求在问题可能会有点模糊的情况下也可以返回答案？“（我简直要汗流浃背了，openclaw原来还可以干这个吗）我感觉有点奇怪，就先说我理解的OpenClaw的优势 一个是可以接IM、一个是有强大的本地权限，这个用户他有这么大的权限吗”有的，或者说我设置个权限的弹窗，这个很好解决的“emmm真不知道咋回答了，就硬着头皮说首先肯定要把用户模糊的问题确定化，预先设置一些可能的其他情况，模糊的问题咱不能掌控，可以量化的问题一定得先做好，（在线扶额，实在编不下去了）”这个问题你想的可能比较简单，但现实执行起来还是有点复杂的，涉及到很多人员的问题，比如这个资料你得去找不同的人要啊“（剩下面试官说的没听懂9、反问后续面试流程组里人员情况平时开发用什么ai工具，他们买了企业版copilot，竟然还自研了蔚来的Claw（真开始全员Claw了总共55min，没有八股的面试还挺爽的哈哈哈，就是听不懂面试官的场景题（苦笑）