金蝶没感谢信没oc没消息是不是已挂

过去一段时间，AI Agent从概念炒作逐渐走向实际落地，市面上的开源项目也如雨后春笋一般，呈现指数级增长。但真正值得深入学习的项目并不多——很多要么是简单的demo，要么是过度封装的黑盒。 今天分享4个我真正跑过代码、读过源码的优质项目，它们的共同特点是：原理讲得透、代码能跑通、适合做毕设或积累项目经验。如果你在准备秋招、想做Agent相关毕设，或者单纯对这个方向感兴趣，这篇分享会帮你省下大量踩坑时间。 📚 项目推荐 1. Hello-Agents - Datawhale开源教程 GitHub: https://github.com/datawhalechina/Hello-Agents ...

27 届暑期 0offer，求内推求内推求内推！求建议准备全力梭哈日常了，成为最早备战秋招的从三月底面到现在，一边面试一边学习一边复盘，面经就不上传了，也是发现自己的一些问题，大家可以学习，不对的地方可以在评论区指出纠正一下：1.一定要至少准备个 60% 的程度再开始面试，不然会终止流程或者脏面评，我的字节和美团应该是黑了2.听好问题想清楚再回答，慢一点讲清楚3.不会可以说些相关的，相关的也不会大大方方承认，别胡乱背八股，面试官会很折磨4.leecode 坚持刷坚持刷坚持刷，不要间隔着刷5.把知识好好梳理串联起来，把项目理解清楚为止（面试时项目露馅包死的）

简历是不是项目太简单了。大三萌新，想找实习不然秋招不炸了吗。暑期字节一面挂了，PDD周天面，华子笔试过了登面，tx官网投了等捞。暑期hc不多了吧，但日常也不好找啊。

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...