1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

一面(1小时无手撕)：1.实习经历拷打2.说说你知道的垃圾回收处理器3.G1的回收过程4.G1的筛选回收原理5.说说你认为并发情况下怎么做到不冲突6.说一下HashMap和ArrayList的底层原理7.innodb引擎不同隔离的区别以及怎么加锁的8.MVCC的原理9.redis分布式锁怎么做的，有什么问题10.看门狗机制说一下11.红锁了解吗，有什么问题，怎么解决这些问题12.io有哪些二面(不到半小时)：1.实习经历拷打2.手撕一道sql3.手撕一个类似hot100的节点的最近公共祖先，稍微变了一下