得物终于给发了

面试题简述数据库出现慢查询，你会怎么排查？面试官想听的1、是否知道慢查询日志、执行计划、索引失效等定位思路；2、是否能系统化地给出步骤而不是随口乱试；3、能否举例说明曾经真实优化的过程。面试示例回答这个问题我在 XX 公司实习项目里曾经遇到过。问题表现： 当时一个接口从几十毫秒变成了 3 秒，定位后发现是 SQL 慢查询。详情请参考：http://xhslink.com/o/2pLriF66UjT由浅入深分析1、慢查询常见原因：（1）索引失效（函数、类型、模糊匹配）；（2）数据量过大，分页深；（3）锁等待或死锁；（4）联表太多；（5）查询未命中缓存。2、优化手段：（1）建立合适索引；（2）读写...

最终还是婉拒了小红书的offer，厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验，都比之前好太多，开的薪资也还算过得去，这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的，还是抵不住对Agent的兴趣，选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过，在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent，而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域，本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习，也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分，确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容，基本上90%左右的内容都是AI生成的，AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用，那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求，更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了（叠甲：起码在我看来是这样）。所以不太区分的主要原因，还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆，他们有很多新的概念和架构提出，我们往往需要快速验证（MVP版本）来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段，加上Ai Coding的辅助，目前看起来问题不大（仅仅针对Agent而言）。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的，本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看，区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么？是的没错，本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering，抽象成一种架构思想（类比框架、或者你们业务架构，参考商品有商品发布架构来提效）。本质还是提示词，但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果，这个还是有很多探索空间和玩法的，例如Cursor的思想：上下文万物皆文件， CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的，还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点，而不是你让AI生成的那提示词，然后调用了一下大模型那么简单；也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow，从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事，大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的，我们ld也常把这句话挂在嘴边：“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代，懂一点还是会好一点，所以润去字节了。目前的实习生活呢，除了修一些Tools的问题，还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点，看看能不能迁移过来，感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多，希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场，希望能好好的吧。说不定下次发的时候，正式AI泡沫结束，然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏，有不对的🙅不要骂博主（浅薄的认知），可以私聊交流

一、离谱决策：敏感加密组件，交给实习生“练手”？事情的起因很简单：项目要对接用户隐私数据，必须开发一个通用加密组件，用于所有敏感字段的加解密，而且这个组件后续要嵌入多个模块，属于核心基础工具，稳定性和安全性直接决定整个项目的生死。我们组本来都做好了承接准备，毕竟这类组件需要考虑边界场景、异常处理、性能优化，还得兼容新旧代码，不是随便写个加密算法就行。结果领导开会一拍脑袋：“年轻人要多历练，这个任务交给XX组的实习生吧，让他好好锻炼一下。”当时我们全组都懵了，私下里疯狂吐槽：历练可以找常规需求啊，这种核心通用组件，一旦出问题全链路都要崩，交给连生产环境规范都没摸熟的实习生，这不是埋雷吗？可领导一...