兄弟们，别刷了，说的就是你还在牛客上刷面经、背八股？还在为0 offer焦虑到睡不着？我，双非一本，计算机专业，GPA 3.2，一个像样的大厂实习都没有。就在上个月，我的状态跟你们现在一模一样。海投了30多家，笔试做了一堆，面试就进了3次，全挂了。那感觉，真的，每天睁眼就是绝望。直到我悟了。我发现我们很多人，包括当时的我，都陷入了一个致命的误区：我们以为求职是考“实力”，其实它考的是“匹配度”。你算法题刷得再溜，八股文背得再熟，如果你的简历上没写，或者写得不对，HR连让你笔试的机会都不会给。大厂HR一天看几百份简历，一份简历平均停留时间不到10秒。他不是在找“最优秀”的人，他是在找“最匹配”的...

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

二本的结局就是铁人三项嘛

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...