1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

有没有大佬给点建议

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

兄弟们，又到了春招/暑期实习的“秀简历”环节。 最近帮导师筛了一波25/26届的简历，也参与了几次模拟面试。看完最大的感受就是：现在的简历真的太“同质化”了，尤其是写在简历里的“金融科技项目”，含水量之高，让我以为走进了“水产市场”。 我知道现在大环境卷，为了过简历关，大家都会去网上找各种所谓的“高含金量”项目包装自己。但我必须说句得罪人的话：90%的同学简历里写的“实战经历”，在面试官眼里其实是“见光死”。 一、那些“看起来很牛”的假项目，长什么样？现在只要是个金融科技岗的简历，10份里有8份写着“基于机器学习/深度学习的股票预测/风控模型”。但面试官只要多问两句，场面就非常尴尬： 场景1：...