除了八股，场景题应该怎么学呢

一面自我介绍实习计费全链路：流量洗刷，日志采集，Hive回溯能力确认，聚合处理，RPC异常引流和汇总埋点，流量汇总上报RPC埋点的底层是什么普罗米修斯组件Kafka在你这个业务中是做什么的Kafka如何保证发送的数据不丢失代码层面：重试网络IO方面：可能是因为网络不好，或者是文件过大，所以要有网络监控机制，针对数据大小的话就用压缩算法压缩业务层面的错误和一直报错：IM告警优雅停机，超时控制，防止线程池任务丢失，策略模式统一封装关闭策略，根据Order大小进行关闭任务的执行Spring的Bean的生命周期，如果一定时间后还是有任务没执行完该怎么办，超时机制30s已经是最大策划高难度的宽限了Apo...

如题，今天面试八股基本没问，全程场景题拷打，真的麻了，拷打到最后感觉已经在胡言乱语了，脑袋空空，只想快点结束这场面试。场景题到底要怎么准备，有些问题现场想根本就想不出来啊，就是一点思路都没有，无从下手。有些面试官问的场景题奇奇怪怪，根本就不知道要怎么回答，而且还一点不给引导，我真的力竭了。求求家人们分析分析经验，打广告引流的就别发了

前言这是我的agent系列文章的第2篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。做 AI Agent 开发，总被 Function Calling、MCP、Skills 这三个概念绕晕？其实三者层层递进，MCP 和 Skills 都基于 Function Calling 打造，只是解决的实际问题不同，二者甚至并非互补，而是核心竞争关...

目前只有携程、美团、蚂蚁、阿里给了笔试，个人体感算法题都称不上难，纯粹就是拿算法竞赛里面的、别人不会专门去学的知识点卡人，非常没意思，而且像腾讯字节这种顶级大厂都已经完全不看笔试了，笔试完全就是为了合理刷人存在的，但如果真要刷人，笔试强也救不了简历拉胯、面试表现差，真的是越来越没意义。