自我介绍JVM的内存划分、GC算法和垃圾回收器（CMS、G1、ZGC）synchronized的原理线程池的创建方法知道哪些设计模式MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别和应用场景MySQL主键是否使用Java的唯一随机主键算法HDFS中NameNode的fsimage和edit logNameNode的高可用、ZKFC和选举JournalNode的作用Spark中Task Stage Job的区别Spark调优Linux命令：查看端口号Flink精确一次项目自述

寻求大佬意见

二面一天半了一直这样，是在横向吗

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...