作为应届生，优先选RAG 知识库项目 —— 技术栈通用、易落地、简历含金量高，下面附 GitHub 优质开源项目。RAGFlow（star 15k+）：企业级 RAG 引擎，支持 PDF/Word/Markdown，可视化配置，一键部署，适合快速搭建 Demo。地址：https://github.com/infiniflow/ragflowAnythingLLM（star 10k+）：全栈私有知识库，支持本地大模型（Ollama），内置 Agent 能力，可嵌入网站聊天窗口。地址：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llmQAnything（网易...

感觉自己还是挺狗运的，比不上牛客这些双非大佬随便秒终于戴上红围脖了，xdm 加油

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

1. 自我介绍2. 从代码文本到抽象语法树的过程是什么？底层原理是什么？答案：从代码文本到 AST，本质上是编译前端里的词法分析和语法分析过程。第一步先做词法分析，把原始代码字符串切分成 token，比如关键字、标识符、字符串、操作符、分隔符；第二步做语法分析，根据语言文法把 token 序列规约成语法结构，最终生成 AST。AST 和原始代码最大的区别是它去掉了很多表面细节，比如空格、换行、部分注释，但保留了程序的结构信息，比如函数定义、参数列表、条件分支、调用表达式和作用域关系。底层原理依赖语言文法，通常是 CFG 或经过工程化改造的语法规则。词法分析一般可用有限状态自动机思想实现，语法分...