我看过一些面试反馈，有一个比较典型的现象：👉 有些人一面没问题，但到了二面，很快就被问住了而且往往不是不会，而是：👉 讲不深、讲不透、讲不下去二面和一面最大的区别在于：👉 不再考“你知道什么”，而是在看：👉 你做过的东西，能不能经得起推敲1️⃣ 项目不再是“讲”，而是“被拆”很多人准备项目的方式是：我做了什么用了什么技术达到了什么效果这些在一面是够用的。但二面通常会直接往下问：👉 细节比如：这个优化你为什么会想到？当时有没有其他方案？为什么不用？如果场景变化，这个方案还成立吗？有没有什么可以继续优化的地方？这类问题的核心不是难，而是：👉 你有没有真正思考过你做的东西很多人卡在这里的...

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

上周字节跳动的 DeerFlow v2.0 在 GitHub 热榜霸了一周，49K+ Star，MIT 开源。说白了就是一个 AI Agent 操作系统——你定义多个子智能体，它帮你调度、记忆、安全执行。 今天带大家 从零跑通，不讲原理废话，直接上手。 这个项目能干嘛？ 举个例子：你让 DeerFlow "帮我调研 AI Agent 赛道的融资情况，生成一份报告"，它会：  规划拆解 → 主智能体把任务拆成子任务 研究智能体 → 调用搜索工具收集信息 编码智能体 → 在沙箱里跑数据分析脚本 写作智能体 → 把结果整理成结构化报告 记忆系统 → 下次你再问相关问题，它记得上次...