从面试官的视角来看，所谓的“小技巧”往往不是候选人用来“作弊”的手段，而是那些能高效展示实力、降低沟通成本、体现工程素养的行为。作为面试官，我们在评估候选人时，内心其实有一套隐藏的评分表。以下是我们眼中真正加分的“小技巧”，以及我们如何看待某些常见的“套路”：一、我们最欣赏的“高光时刻” (真正的加分项)1. “先问后做”的工程直觉 (Clarification First)面试官心理：“我最怕那种拿到题就埋头狂写，写了半页纸才发现需求理解错了的人。这浪费大家时间。”加分技巧：在动手前，主动确认边界条件（输入为空？数据量多大？并发多高？）。主动询问业务场景（“这个功能是给内部运营用还是给 C ...

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...