发面经攒后面的人品，我攒我攒一面：1.组内业务介绍2.自我介绍3.上下文压缩怎么做的4.压缩的时候信息丢失怎么做5.这样上下文工程还有什么，比如引入长期记忆，讲了讲mem06.openclaw的记忆系统怎么设计的7.openclaw的多智能体协作是怎么做的反转链表---二面：自我介绍说一下最深的点，感觉有点为了表现自己说错了，是自己做的最深的点，我说的是最近比较关注的深入研究的点(hhh查询的接口，问我数据量到底有多少?我不知道啊！确实是扣分点Agent范式是怎么做的？混合查询怎么做的？组合总数---感觉还是自己太菜了

要求每天至少对话100次🤣现在必须得all in AI了

1. 提问艺术 (Prompt Engineering)指定角色：“你是一位资深 Java 后端工程师”。明确任务：“编写/重构/解释/优化” + 具体功能描述。设定约束：“不使用第三方库”、“遵循 PEP8 规范”、“添加详细注释”。要求输出：“只输出代码”、“先解释思路再给代码”、“用 Markdown 格式”。2. 上下文管理 (Context)提供报错：直接粘贴完整的 Error Log 或 Stack Trace。相关代码：只粘贴与问题相关的函数/类，避免过长（注意 Token 限制）。数据结构：明确输入/输出的 JSON 结构或数据库 Schema。技术栈：说明版本（如 React...