还是得刷，但不用死磕。面试算法岗、中大厂核心岗，力扣依然是硬门槛，逻辑思维和代码功底靠它练。做普通AI应用、Agent开发，重点放在工程实现上，简单题中等题保持手感就行，不用沉迷难题。

想做Agent开发，先吃透大模型调用与提示工程，懂RAG、工具调用和简单规划逻辑。学点LangChain、LlamaIndex这类框架，了解向量数据库。再补基础后端、API开发，能做简单流程编排。多动手搭demo，练会故障处理、上下文管理，慢慢接触多智能体协作就行。

HR面我觉得最重要的一个点就是要压一下你的薪资,通过对你的过往的经历,提问，总结出你的一个最基本的个人画像，HR一般来说会问你在学校的经历啊，你的家庭情况啊，你的实习经历啊，你都都遇到了什么哪些困难啊？怎么解决的呀？你至今为止最让你自豪的一件事，是什么事啊？其实这些问题本质上都是给你这个人定一个形象。

对于校招生来说，应该大部分公司都还在问八股文，因为对校招来说，对技术岗来说，本质还是考察你对计算机底层逻辑的理解，当然，问八股不代表着只问八股，其他的你也要会，比如说现在最热门的AI相关的原理和应用,这肯定是在面试里面也是占一大部分的,所以说呀，现在的面试是越来越卷了呀。

从投递到oc，我花了将近两个月，投递第一份简历的时候很忐忑，直到收到第一次面试的时候心里的忐忑才逐渐放松下来，接下来就是正常的面试啦，复盘啦，再面试，再复盘啦，其实我想说的是，只要坚持下去，不断投递下一个oc肯定会向你招手的。

AI感觉还是替代不了背锅的。就拿我们公司现在来说，很多项目都是上了AI再开发了，但还是经常有各种各样的线上问题，出了线上问题之后呢就需要复盘了，复盘呢就需要找到对应的责任人了，那么这个责任人只能是人吧，不可能是AI对吧？所以说人还是有一定作用的，不用太过担心AI的替代。

环境:★★ 工资:★工作饱和度:★★★推荐程度:★★整体不推荐，能接受低薪资的才来，公司内部表面是没什么问题，实际上是派系林立，都说高层是怎么样怎么样好，但实际上都是都是一群溜须拍马的东西（这不是我说的呀，是之前一个离职的总监说的。）

我觉得主要看你处在哪个阶段吧，如果是没钱，那肯定是没工作更痛苦啊，没有收入。但如果你是身体很差，那肯定是烂工作更苦啊，在烂工作里面熬坏你自己的身体，赚了多少钱都交给医院了。反正对我来说感觉两个都差不多吧。工作没钱会很焦虑，做一份烂工作也感觉会很焦虑。

真羡慕评论区里面收到那么多offer的，我春招收到的面试都寥寥无几啊，感觉自己啥都不会，简历都编不出来，笔试还过不了。还有一个原因。都说不是金三，银四吗？为什么招人的公司这么少呢？感觉这春招也就这样了。

我说一家面试体验最差的公司吧，4399。不知道大家有没有面试过？之前我面试的时候，那个面试官就专门挑那些我简历上没有写的东西，我不会的东西问我。然后就问我，为什么这些都不会呢？各种挑刺，感觉就是一个KPI面试，到最后发现那个岗位其实也就招一两个人，然后面了一堆人，面试体验极差。

说实话，两个都挺重要的。但是如果要选一个，哪一个更重要的话，其实我感觉还是要看具体岗位,不过对现在大部分的岗位来说，实习肯定是更重要的，但不是说学历就不那么重要了，只能说如果实习足够出彩的话，学历可以稍微忽略一下，如果实习一般学历一般，那就非常难了。

video-editing-skills 是 Everything Claude Code 配置集合里的一个实用技能，主打 AI 辅助剪辑。核心思路是帮创作者处理原始素材，而不是从零生成视频。它会用 AI 分析转录稿，规划剪辑结构、找出废话和停顿，再生成 FFmpeg 剪辑指令。整个流程串联了字幕、配音、画面增强等环节，目标是提升后期效率。GitHub 链接：https://github.com/affaan-m/everything-claude-code

先了解AI基本概念，分清大模型、机器学习、深度学习的区别。多看行业科普和实际应用案例，熟悉常用AI工具的使用逻辑。学习提示词设计，尝试用现有平台做内容生成、数据分析等实践。关注行业动态，理解AI落地场景，再根据方向决定是否深入技术。

项目里Agent怎么拆解任务、用了哪些工具调用、prompt怎么设计。会问长文本理解、多轮对话逻辑、异常处理方案，也可能考函数调用、RAG结合Agent的实践。还会问如何提升稳定性、减少幻觉，有没有做过自主规划或多Agent协作，以及线上问题排查思路。