一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...

研二下，找实习😭

中国交易与广告方向--客户端暑假实习这期神了，考的老难了，面的满头大汗（不是形容词是真的面完满脸通红）压力面，不停打断，话不多说直接开始1.说说你这个项目的作用，以及你做这个项目的动机2.项目的核心功能是？（面试官来自客户端的居然也会所有后端的东西，确实非常的厉害我还以为像前两面的面试官后端的东西一点都不会）3.说说项目里feed流的架构设计4.让我们想象一个场景啊，假如你项目这个feed流，他的用户量变成抖音这个量级，你该怎么办5.你这是个单体的小项目，如果要把她变成一个超大的巨型项目，你的核心组件的架构该怎么变6.你的项目里写了并发控制，然后就是超卖，什么是超卖，超卖如何解决7.能百分百解...