做技术面试官这些年，筛选简历时见过太多光鲜亮丽的背景，却也常常被一些“不起眼”的细节打动。今天想分享的这个面试案例，核心很简单：一位候选人，算法题发挥失误没写对，但我从一开始就因为他的开源项目决定面试他，最终也因为这个项目，给他高分通过，也想借这个案例，跟正在求职的应届生聊聊，什么才是面试中真正的加分项。每天筛选几十份简历，大多是名校背景、大厂实习加持的应届生，难免会审美疲劳。直到看到这位硕士候选人的简历，没有亮眼的第一学历，也没有大厂实习经历，项目经历也只有一个Linux相关的开源项目，但就是这个项目，让我瞬间停下了滑动鼠标的手——这个开源项目，其实并不是什么高大上的生产力工具，只是个安卓手...

学java第六天，效率太慢了把游戏删了我再玩是sb

美团timeline一面 3.26二面 4.2oc 4.8offer 4.10其他：oppo 一面挂vivo 没动静携程 笔试挂哔哩哔哩 没动静感想感觉找实习运气也占不少的成分，本来0实习选手暑期只是准备随便投一下练一练，想着过会儿再找日常实习，没想到美团直接收留我了。感谢一面面试官，在我第一次面大厂的时候给了我自信

无八股，全程都在聊AI项目，手撕算法题是lc.15三数之和对于 AIAgent 模式，你如何评判当前系统和切换到另一种模式（如 cline/code 模式）的效果差异？ 你如何设计量化指标来评估不同实现方式的效果？ 你怎么看待 RAG？它的价值是什么？ RAG 和本地知识库有什么差别？ 你说 RAG 有用，那它具体好在哪？优化了什么指标？提升了多少？ 如果把你的项目做成 agent 并对外服务，你如何评估 RAG 的效果（比如准确率、拦截率等）？ 如果不用 RAG，而是用更强的大模型，会怎么样？ 你有没有试过使用最强模型（比如在线 API）替代本地模型 + RAG？ 你有没有做过模型微调？ 你...