首先我们看得到2024，2025的ai进展，包括2026的openclaw，那么所以说其实，后续程序员没有前后端，客户端的分工的区别，其次，八股文和算法题没有那么苛求了，善用ai可以代替很多问题，其次，现在的app软件会被替代成为多种agent，当你完整使用多agent每天自动工作的时候，你会发现你写的代码一点用没有，你需要的是学ai做不到的东西，比如跑一遍docker，搞一个树莓派机器人，或者去搞一个顶尖的服务器搭一个算子，上述其实不是很困难的内容，我的文章不会说必须要什么学历之类的，考得上mit，斯坦福的又有几个呢？你应该做的是利用ai去提效而不是考虑这些有的没的，所谓java，python其实这些编程语言的寿命都将不长久了，其实知识是有保质期的。不要再花时间在上面了，你要学最新的技术，而不是为了就业什么的。后续ai可以自己搞一个最简单的编程语言，或者完整的系统，当然了，没必要焦虑什么的，再过些时间，所谓金钱的意义会无限接近于0，唯一有价值有效的，是资源。

最近面试的次数比较多，抽取了finrpa项目的相关面经分享给大家，我面试的公司主要以中厂/Ai初创为主，对大厂选手的参考价值可能比较有限，希望能对大家有所帮助。岗位方向：AI 应用开发 / AI Agent 方向项目背景：基于 Skyvern 二次开发的金融级浏览器自动化平台，面向银行、保险、证券机构，覆盖多租户权限、合规审批、风控审计等企业级能力。技术栈：Python 3.11 / FastAPI / SQLAlchemy 2.0 / PostgreSQL / Redis / React 18 / Docker Compose一、自我介绍 & 项目介绍Q1：简单介绍一下你自己和这个项...

有烟台东方蓝天钛金科技有限公司的兄弟吗？给我发了机加工艺岗的offer，想知道公司的真实情况，以及这岗位的工作强度。求助一下

1. 介绍一下你的 RPC 项目？这个项目是实际应用还是练手？2. 你的 RPC 框架中，应用服务器可以有多台，怎么选择调用哪一个？这涉及到负载均衡策略。常用的策略包括：轮询（Round-Robin）：按顺序依次分配，适合各服务器性能相近的场景。随机（Random）：随机选择一台。哈希（一致性 Hash）：根据客户端 IP 或请求参数的 Hash 值绑定到固定节点，适合有状态服务或需要缓存命中率的场景。加权轮询 / 最少连接数：根据服务器的实时负载或预设权重进行动态分发。我的 Demo 中主要实现了一致性哈希和单纯的轮询机制。3. 怎么保证多个应用服务器之间数据的同步呢？RPC 框架本身是一层...