Momenta内推码

一面 大约1h自我介绍为什么选择做这两个项目项目为什么选择E2B沙箱，选型的理由，E2B相比其他方案的优点项目为什么基于LangGraph去做短期记忆为什么采用 sqlite checkpointer/长期记忆又是如何实现的openclaw的记忆机制怎么实现的？你有借鉴吗项目设计的思路和理由怎么理解skill？它能解决什么问题/自己写过什么skill/自己怎么写MCP用ai coding工具写代码达不到预期怎么办怎么合成数据集/合成数据集质量达不到预期怎么办prompt如何调优开发过程遇到的问题是什么？如何解决的？如果可以重新设计某一模块会怎么做？原因是什么？如何跟进最新的ai进展？你最近读过...

幸亏看到这个帖子

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

如果AI时代你还要花钱学Agent，我劝你别做AI了😅 钱交了也不一定能找到工作，开源资料很多，而且还有很多AI软件，你完全可以进行自学！教大家最直接的打法：做个AI项目+写简历+投递面试，没有实习你就找个小公司AI业务实习，管他钱多钱少，最重要的是你要真实的接触业务场景啊！！！！ 当然如果你运气好，能进大厂，那更是锦上添花了！！！最基本的路线：1、了解什么是Agent？2、市面上最前沿的讨论是什么？3、怎么做个小项目？看了很多同学的简历，其实大部分都是玩具项目，没啥数据也没啥使用，这个不要紧，重要的是会做！会用AI二次解构一些项目，例如烂大街的“点评”项目，你完全可以用AI进行二次解构，如...