段段很久没法文章啦，主要是最近是多事之秋，跟主管battle绩效，还要面试和推进流程，实在没心情，现在offer下来了，基本尘埃落定了，段段也准备南下了。 AI Coding已经深入到每个程序员的工作中了，从最开始的尝试、质疑、理解和接受，这个过程是非常快的，也应了我之前发的文章中提到的，AI现在是指数级发展。 本文将结合日常工作经验，为大家梳理一下AI Coding的几个实战技巧。一、幻觉边界、测试先行 测试先行，测试先行，测试先行，重要的话说三遍。为什么要测试先行，可能很多人要问了，测试不都是最后吗？那是以前了，但是现在用AI写代码，就会涉及一个问题，如何保证AI写的代码最后能通过测试，我...

题目目标 设计并实现一个集群调度器（Scheduler）+ 模拟器，用于在动态负载和故障条件下平衡：高优作业低延迟集群利用率普通作业公平性场景设定集群包含 M 台同质机器（Machine 0 ~ M-1）作业属性：job_id、priority、resource_num、estimated_timeestimated_time 与真实时长存在误差（约 ±20%）作业类型：普通作业（normal）：每天 08:00 批量提交高优作业（high）：全天随机提交，要求快速响应运行规则（必做）调度与资源占用作业需绑定到足够空闲机器后才能运行运行期间机器被独占作业完成与失败作业可能成功或失败若失败原因是硬件故障：相关机器下线维修 24 小时抢占机制允许抢占运行中的作业被抢占作业回队列等待重试，额外增加约 10 分钟执行成本输出与指标要求（必做）调度器应输出可复盘日志，并至少统计：高优作业平均等待时长 / P95 等待时长集群利用率（时间窗内）普通作业公平性指标（如最长等待、等待方差、饥饿作业数）测试与验收要求（必做）至少完成以下测试：基线对比（与至少 1 个基线策略对比（如 FIFO / 纯优先级））波峰场景(批量普通作业 + 高频高优插队)故障场景抢占场景结果可复现交付物调度器源码模拟器源码与输入样例策略说明（为何这样设计）指标报告与对比图表已知问题与下一步优化加分项自适应策略（根据实时拥塞/故障率动态调参）抢占成本建模更精细多目标优化或可插拔策略框架

部门做的业务是AOI和POI相关的高并发LBS，面试前复习了一下八股和项目，还看了几个京东零售的面经，结果全程在问我高并发点、线、面计算之类的（可能是因为我是地信专业简历上带了个GIS项目），怎么和别人的面经不一样啊呜呜呜1.自我介绍（本人一段GIS后端的单体项目实习，完全没有接触过高并发下的LBS，还有两个项目，一个RAG，一个仿12306）2.详细说一下你们的空间查询是怎么做的3.也就是画了一个围栏之后，查围栏里面的点，那你知道怎么判断一个点在不在围栏内吗，包含函数的原理是什么4.那你了解空间索引吗5.那Geohash或者四叉树你了解过吗6.墨卡托投影呢7.（假设场景）如果在高并发场景下，...

绷不住了