没想到小丑竟是我自己，本来没想这个事，但是当看到这个话题，我自己盘算了一下，我居然是我历经大厂学历最低的。 总体来看，虽然92也有漏网之鱼，但90%的基础素质都很高，毕竟寒窗苦读十年，人家的付出不能算白费。但是你说有多么惊才绝艳嘛，那也不至于。 92保证了基本的起点和素质，也就是底线，但没并有保证上限。而事实证明，不管多牛的人，可能最后都会背上房贷，然后鸡娃，然后一代又一代循环往复。（根据我观察的情况来看，双非本不是没机会，但是你要战胜92的竞争者才可以）一、华为 当初为了进华为，确切来说是华为OD，宵衣旰食啊。早上8点起床刷算法，中午吃个外卖或者泡面，边吃一边刷，有时候饭都吃不完，一直干到晚...

投的大厂几乎全都是简历挂，我不太明白，我问了很多人他们都说简历没什么问题。可是快手挂我两遍美团、阿里大部分、拼多多、字节剪映、懂车帝、爱奇艺、百度、oppo、小米、美的、哔哩哔哩基本上都是简历挂。我想不通了，一整个三月只有腾讯和钉钉给面了。结果腾讯的两道题我没a出来，钉钉遇到kpi面，面完出来看官网果然是秒挂，我已经觉得绝望了。难道真是简历问题？

这样是挂了么

1. 介绍下自己的优缺点2. 你的 Agent 主要是用来解决什么问题的？这个 Agent 主要解决跨境电商运营中“数据分散、决策链路长、人工分析慢”的问题。传统运营需要分别看广告后台、商品后台、库存系统、用户评论、竞品价格和售后工单，再人工判断问题原因。Agent 的目标是把这些数据源通过工具封装起来，让模型按任务目标自动规划查询步骤，并生成有证据支撑的运营建议。比如用户问“为什么这款蓝牙耳机最近销量下滑”，Agent 不会直接回答，而是会拆成几个子任务：查曝光和点击是否下降，查转化率是否下降，查广告 ROI 是否异常，查库存是否断货，查评论是否出现集中差评，查竞品是否降价。最后根据证据判断...