之前面的，已经挂了1. 项目里最具备挑战的部分是什么2. 项目拷打：记忆系统中不同场景的偏好怎么处理3. 项目拷打：你后续的优化方向是什么4. 八股：慢sql怎么检测、优化5. 结合项目：如果用ai去检测慢sql，你会怎么做6. 你要设计skill的话，会放哪些内容7. 项目拷打：介绍优惠券分发链路8. 项目拷打：延时队列的用处是什么，为什么用延时队列，怎么实现的，分布式场景下会不会有问题9. 项目拷打：服务终止时，幂等要怎么保证10. 项目拷打：lua脚本里干了什么，为什么可以实现原子化11. 项目拷打：秒杀业务中redis和mysql的数据一致性是怎么保证的12. 项目拷打：canal监听高并发的表会不会存在瓶颈，顺序怎么保证13. 询问未来的职业规划14. 你认为你会被ai取代吗15. 反问无手撕

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...

攒人品中！！！1.实习拷打2.项目拷打3.项目中遇到的最大的问题和解决思路4.传统高并发和agent高并发设计5.claude code源码中cache理解6.对整个agent发展的理解

我很讨厌被工作完全打满的状态，倒不是怕累，毕竟干了快二十年都这么过来的，主要是高强度工作会让人没有思考的精力和时间。从今年1月开始就被AI卷到爆，最近实在忍不住了，周末加班加点安排一篇，文字已过万，阅读请谨慎。很早之前我就跟周围人讨论过一件事：限制AI应用快速发展最大的瓶颈不是模型能力，而是“想象力”。这个“想象力”有很多种含义，比如：1、新的工程方法论诞生、完善我们亲身经历了从提示词工程师、思维链到评估体系、Harness，从ReAct到Reflexion再到ReflAct、Rememberer、Retrospex等变化。2、新的基础被大规模投入看看云计算平台的主要营收来源，在存储、网络、安...