哎，真的心累了，一面二面好不容易都过了，而且印象好像还挺不错的，三面也准备的比较完善了。结果不幸的事情还是发生了，我感觉我能回答的已经很全面到位了，虽然能感觉到大leader应该是非技术出身的，但是有一些奇奇怪怪的问题我是真的有些无奈。自我介绍项目介绍你的项目使用了Paimon，那Spark，Hive这些与Paimon有什么区别为什么使用Paimon，有什么优点实习的时候，你学了什么新技术呢那你说一下离线作业的优化方法Spark参数怎么调？那么除了上面的你说的这些优化，像Hive，Spark或者数据湖这些分布式架构，他们共有的导致数据慢的问题有什么呢？你了解AI的实现技术架构吗？那你认为怎么用...

流程走的好快timeline：3月28日被捞出来打电话约面3月30日一面3月31日二面二面后大概一两小时收到hr的口头oc~总结了下，感觉应该是实习和项目比较match部门的业务，双非找实习还是得搞一搞好的项目放简历，我已经迭代了十几次简历，从一开始很简陋的crud 组件库到现在，也算是完美地跟着小圆走了一遍找实习的辅导过程😂

Claude Code 51万行源码泄露后，技术圈都在拆架构、看代码。但对产品经理来说，这份源码里藏着的不是技术细节——是一整套"如何让用户信任 AI 去做真实工作"的产品方法论。  一、Prompt 不是文案，是产品规则引擎 大多数 PM 理解的 prompt = "写一段好的提示词"。Claude Code 的做法完全不同：  7 层动态拼装：静态宪法（行为准则）+ 动态政策（环境/记忆/会话状态） 每个工具配独立使用手册（prompt.ts），不是一段通用说明 缓存边界精确划分：静态部分走缓存省钱，动态部分按需注入  PM 启发：如果你在做 AI ...