美团测开二面凉经

1、自我介绍2、询问我实习经历，与大模型有关。3、skill、MCP了解？4、怎么在测试过程中利用ai提效，ai起了什么作用阐述。5、RAG原理。6、Playwright在项目、学习怎么用的。7、跟selenium相比，playwright区别，运行速度谁更快，阐述原理。8、讲一下项目中redis缓存穿透。9、怎么处理缓存穿透问题。笔者答得不是很好，只说了个布隆过滤器。没结合测试思维说。感觉要寄10、缓存穿透应该属于安全测试了吧？怎么测出来这个问题的，为什么用例会想到缓存穿透11、了解docker么，用过docker么？12、docker本质13、反问环节。面试预计45min，只面了20min。感觉是要挂，但是面试最后问我离职没，感觉这个公司很缺人。

1. 介绍下自己的优缺点2. 你的 Agent 主要是用来解决什么问题的？这个 Agent 主要解决跨境电商运营中“数据分散、决策链路长、人工分析慢”的问题。传统运营需要分别看广告后台、商品后台、库存系统、用户评论、竞品价格和售后工单，再人工判断问题原因。Agent 的目标是把这些数据源通过工具封装起来，让模型按任务目标自动规划查询步骤，并生成有证据支撑的运营建议。比如用户问“为什么这款蓝牙耳机最近销量下滑”，Agent 不会直接回答，而是会拆成几个子任务：查曝光和点击是否下降，查转化率是否下降，查广告 ROI 是否异常，查库存是否断货，查评论是否出现集中差评，查竞品是否降价。最后根据证据判断...

boss上投的一家外企，看了一下公司的背景，好像是做《模拟山羊》、《死亡岛》的厂子的子公司，有点类似上海宝开这种，待遇感觉还不错，简历过了先进行一个笔试笔试考查内容：Agent工具使用考核题目：使用Pi Coding Agent（用Pi为加分项，或你顺手的cli工具，如Codex，Claude Code），产出一份 Deca中国工作室旗下代理的EVD、KBN两个游戏的任意主题（比如历史运营活动）的报告，需要提交全程的录屏展示。 说明：尝试在不提供给模型EVD、KBN游戏全称或任何有关背景信息的情况下，通过上下文工程或工作流提升Claude Code的搜索质量，只在“搜集Deca中国工作室旗下代理的EVD、KBN两个游戏的XX主题的信息，产出一份报告”指令下产出完整报告。使用cli-anything或agent-browser（加分项）自动完成将文章推送到b站、小红书。将最佳实践创建为一个skill。（搜索能力增强+自动化推送）提交录屏演示。录制一次最终完整的推理过程，以及调试过程中所做的优化，在所用的平台（或本机）上录制。展示Pi的自定义Extension配置（可选，加分项）感觉还是蛮简单的，直接claudecode + webfetch + playwright mcp就完成了一面介绍一下你自己。你平时都使用什么vibe coding工具，其中mcp、hook等都是怎么配置的？聊一聊你对当前hermes、opencode、claudecode、openclaw等热门工具的看法？工作流、单智能体、多智能体系统之间的区别是什么？拷打简历项目中技术实现细节(反问)其中rag如何做的跨session的长期记忆的？讲讲你现在做项目用的agent框架是什么和为什么用它？讲讲Agent项目如何从demo进行企业级落地讲讲你的团队合作编码经历，如开源贡献、git相关内容二面此面类似hr面，主要询问个人经历和学习路径等，甚至还问了个人兴趣爱好为什么喜欢干开发？说说你觉得你最成功的一件事说说你觉得你最失败的一件事你有什么兴趣爱好你喜欢打什么游戏？为什么？

1. 自我介绍2. 介绍你的实习项目，你做了哪些事情以及你的思考3. 升级之后 tool 调用准确率提升了多少，怎么衡量答案：tool 调用准确率不能只看模型有没有调用工具，而要看调用的工具是否正确、参数是否正确、调用顺序是否正确、结果是否被正确使用。我们会把一次工具调用拆成几个指标：工具选择准确率、参数填充准确率、无效调用率、重复调用率、最终任务成功率。比如升级前模型经常把“查询保单责任”和“查询历史理赔”混淆，或者漏传 policyId。后来通过工具分域、意图路由、参数 schema 校验和少量高质量样例，工具选择准确率从大概 82% 提升到 92% 左右，关键参数完整率从 88% 提升到...