好难啊，是我太内向了吗

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...

解决了xd们，发了个dy曝光视频，十几万播放，直接让他火速联系我，赔我路费了，兄弟们碰到不公平的违法行为，一定要积极捍卫自己权益

自我介绍负责测试的具体通路在上边通路中具体提过什么bug跟客户端qa怎么分工的服务端测试和端到端测试的区别线上bug分级怎么做的，标准怎么样Agent项目评测的项目架构Agent评测遇到过什么效果问题，比如模型降智 ——调用工具的倾向模型回复每次都不一样，如何做功能、效果断言Agent测试的等价类、边界case是哪些，列举环境部署工具的提效怎么计算的环境部署skill怎么做的为什么用skill做环境部署，不用传统的环境自修复是Agent的harness直接实现自愈还是需要人来提供信息，一步步修复实习的Pytest项目架构怎么样，巡检频率怎么样巡检产生的脏数据怎么处理购物车设计测试用例用户反馈：...