题目是实现一个带 TUI 的命令行视频剪辑工具。核心要求有三点：能应对真实输入，稳定运行不崩交互流程清晰，用户知道下一步该干什么输出结果可验证、可复现，不能随缘素材放在 video_res/ 目录下。需要注意：里面的视频格式不统一，有不同容器（MP4、MOV 等）和编码格式（H.264、H.265 等），甚至可能混了异常文件。所以工具必须考虑兼容性，不能假设所有素材都是标准 MP4。必做功能要求1. TUI 交互（核心）需要实现四个基本操作：浏览素材列表（能看到有哪些视频可用）设置切分区间（比如只保留 00:30 到 01:20 这一段）调整片段顺序（多个片段可以重新排序后再合成）执行导出 + 展示结果（导出完告诉用户成功了还是失败了）2. 剪辑与合成单个视频能切分（取其中一段）多个视频能拼接到一起（比如 A 的前半段 + B 的后半段）输出常见的可播放格式（MP4 最稳妥）3. 错误处理用户输入非法（比如时间输成负数、选了不存在的文件）必须明确提示禁止静默失败——出了错就要让用户知道，不能偷偷崩掉约束条件：所有交互提示要面向普通用户，别直接抛底层报错（比如 "FFmpeg returned code -2" 这种）。用户看不懂，等于没提示。必做验收方式需要自己设计验证方案，至少覆盖四点：基础功能对不对（切分、拼接能不能正常工作）正常输入能跑通（给标准素材，按标准操作走一遍）异常输入要能扛住（给损坏的视频、不存在的文件、乱输参数）连续执行要稳定（跑一次没问题，连续跑十次会不会崩）交付物清单源码 + 启动命令（比如 ./run.sh 或者 python main.py）使用说明（关键操作怎么用、参数什么意思）示例输入与输出结果（别人照着做能复现）验证证明（场景描述、执行命令、结果摘要）已知限制与优化方向（坦诚交代哪里没做好、后续怎么改进）加分项如果必做做完了还有时间，可以考虑：时间线/片段预览能力：不只是一个列表，能让用户看到片段顺序、时长、大概位置任务队列与取消机制：导出可能需要时间，用户可以排队多个任务，也能中途取消可配置导出参数：码率、分辨率、帧率这些用户可以自己调，而不是写死在代码里一点思路分享拿到题目后，建议先别急着写代码。用模型帮你把必做功能拆成最小的 MVP 模块，比如：先实现素材目录扫描和列表展示再实现单个视频切分导出然后实现多视频拼接最后把 TUI 交互串起来加分项最后再做，而且尽量不破坏基础功能的代码结构。验收的时候，建议按题目要求的四点（正确性、兼容性、鲁棒性、稳定性）逐个跑一遍，截图或录屏留证，最后整理到验证证明里。另外注意素材目录里可能有异常文件，你的工具遇到这种情况不能崩，至少要提示“该文件无法处理”然后继续让用户操作其他素材。

不得不夸一下联想的效率，笔试到offer只用了两周。先说一下联想校招投递官网talent.lenovo.com.cn创建简历时选择联想员工推荐:填写zhangjb24时间线24年时间线:4.x投简历。4.7下午，笔试的邮件到了，3个自然日自选时间完成。这点很赞。4.9完成笔试4.16 一面 技术面4.17 二面 领导+HR同时面4.23 offer笔试介绍笔试部分分两部分，没有先后顺序，先做哪个都可以:第一部分，综合能力测试:所用题库：SHL。包括2-3类题型；针对所有岗位 Essay Writing-25mins（我好像没有这个）性格问卷-25mins综合能力测试-36mins（30个题目，类似行测），包括：图形推理、计算题、逻辑推理题。综合能力测试是有及格线的，不过线进不了面试。第二部分，技术测评：20道选择题+2道编程题；仅针对技术岗位测评时间：非统一时间测评。和投递部门，投递时间有关。测评有效期：3个自然日（非工作日）如果错过测评没有补测机会、也无法直接参加面试。笔试和评测2天后，11号，收到邮件进面试了，一面面试是5天后的16号。一面（技术面）:0.面试官自我介绍，他是入职后的带教导师。1.自我介绍，询问基本情况。2.介绍自己的校园经历or实习经历。3.项目介绍，介绍项目亮点。深度自认为不是特别深，基于项目一些问题。比如介绍项目遇到的困难以及如何解决。4基于项目所用技术，询问该技术相关问题，并问的比较前沿，但是并不是刁钻，可能是想是测一下我对新技术的认知广度。(恰好前几天刷手机看到了一篇论文，刚好提到了这个问题，有点印象但是不多，表达不是特别好)。养成看公众号论文推送的习惯真好。5.面试过程给人很舒适的感觉，一面更多是在和面试官交流，而且也能从面试官的精神状态看出来公司非常 wlb。发散问题时候，有个模块我没有记起来，只大概说了一个名字，他还给我讲了一下这个东西。最后，面试官给我详细介绍了公司部门的业务。总的来说不是特别难，会有比较发散的问题，可能需要有一定的知识广度，以及对问题的思考和理解，整体来说面试体验挺好的。时间45分钟左右。二面（领导+HRBP）:1.自我介绍和一面一样。2.介绍项目，但是领导会基于项目问发散性问题，开放式的问题（基于岗位或者简历里提到的技术栈）。3.常规HR问题，压力问题，英语口语等等。面试时间40分钟。OfferOffer是一面面试官最先告诉我的。比offer call提前了一天。联想给的价格很很满意。联想965双休不加班不打卡、15天带薪年假、12天带薪病假等等福利待遇实在没理由拒绝啦～结束语辛苦读研三年，不想说轻舟已过万重山，只是很感谢自己的选择，生活没有最优解，但是我还是相信自己永远会拿到上上签。我走了很远的路，一直到今天。整个求职过程中，从提前批到秋招、春招，真切感受到了整体经济的不景气、就业形式的严峻，焦虑和压力如影随形，但是最终柳暗花明。所以希望此刻有同样就业求职困扰的你，不要自我怀疑，认真对待每一次测评，每一场笔试面试，好运总在下一个转弯。最后，希望在联想这个没有天花板的舞台，我能够实现自己的价值，为用户创造更好的产品。

第三题什么神仙可以做出来

研发/后端岗位对于普通开发岗，面试官主要考察你如何利用 AI 提效，以及是否具备“驾驭 AI”的能力。“你日常使用什么 AI 编程工具（Cursor/Copilot/通义灵码）？请举例说明你是如何用它们提升效率的？”“在使用 AI 生成代码后，你如何进行 Code Review？如何保证 AI 没有引入安全漏洞或幻觉 Bug？”场景题：现场出题：可能会要求你在10分钟内利用 AI 实现一个具体功能（如“实现一个淘宝首页”或“设计一个短链接系统”），重点看你的 Prompt 迭代过程和最终代码的可用性。调试能力：给一段报错的复杂代码，看你是否能利用 AI 快速定位根因，而不是盲目试错。算法/大模型岗位如果你面试的是算法岗，AI Coding 的门槛会非常高，不仅要会用，还要懂底层。底层原理与手写：手写算子：虽然允许用 AI，但可能会让你手写 Transformer 的核心模块（如 Self-Attention）、RoPE 旋转位置编码或 FlashAttention 的简化版。框架理解： “Megatron-LM 是如何实现 Tensor Parallel 的？”、“ZeRO 优化器的三个阶段分别解决了什么问题？”业务场景落地：电商场景： “在电商导购场景中，如何利用 RAG（检索增强生成）解决大模型幻觉问题？”、“如何设计一个支持海量用户实时聊天的系统？”数据处理： “如果让你用 AI 清洗 TB 级的电商评论数据，你会设计怎样的 Pipeline？”