求助各位兄弟姐妹、前辈、以及有过相似经历的友友们🙏先说一下我的基本情况：宁夏某双非本科，数据科学与大数据技术专业，现在大三，下学期就大四了大一大二跟着老师参加过几次全国计算机比赛，也拿过奖项但说实话，三年下来，自己的代码能力还是很薄弱💔考公考研真的沉不下心去学，感觉这两条路对我来说太难了现在特别迷茫，想问问大家：1. 如果不考公考研，以后找工作该偏向哪个大趋势？像我这种代码不强、但有比赛经历的双非学生，数据分析？产品经理？实施运维？测试？还是其他方向？有没有相对友好一点的岗位推荐？2. 接下来要从哪里着手准备？如果决定走就业这条路，我现在最应该补什么？刷LeetCode？学项目？练SQL？...

大二暑假想试试看中大厂的日常实习，hot已经刷完2遍了，常见八股也都过了遍，求问大佬还需要往哪个方向发展，简历有没有需要改的

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

多个智能体协作时，整个智能体协作的链路就被称作为 TraceAgent 项目的测试和评估，一般不能只看其中某个模型单次回答好不好，而是要按 Trace 来评估单元测试：把 Prompt、工具调用、参数解析这些关键模块拆开单独测。比如说模型能否选择正确的工具？Agent 调工具时，是否按照工具提前定义好的结构来传参？异常出现时有没有兜底？端到端测试：重点看 Agent 在多轮任务里能不能稳定完成目标。这一步需要反复调试，因为 Agent 的问题往往不是某一步错，而是工作流、工具调用、观察结果、继续决策这一整条链路中某部分出了问题离线评测集：把真实业务中的典型问题、边界问题、失败案例沉淀成 ben...