现在竞争焦点从"拼模型/拼 Prompt/拼 Context"升级为"拼 Harness（模型外围的运行时与基础设施）"——Agent = Model +Harness；工程师的核心能力是"驾驭复杂性、驾驭不确定性系统"，这是 30 年软件工程不变的主题。三次跃迁：Prompt Engineering (2023) → Context Engineering (2024-25) → Harness Engineering (2026)。Claude Code 是当前 Harness 的 Number One。大学生怎么学？照猫画虎：读...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

1. 自我介绍，围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”，而是做大以后上下文会混杂，知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释，本质上就是不同任务类型，它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent，模型容易被无关上下文干扰，也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分：入口先做路由，再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时，如何判断当前应该调...