学到东西的时候

AI世界变幻之快，没几天就有新概念了，最近热讨论的是Harness Engineering（驾驭工程）这个词。OpenAI、Anthropic、Martin Fowler……一线的公司和技术大佬都在讨论它。很多科普文章会告诉你：Harness 就是给 AI 设边界、分步骤、做检查,你平时用 Claude Code 时已经在做了用最简洁的话说：Harness 是包裹在大模型外面的"执行与治理系统"。公式就是 Agent = Model + Harness。那么我们给最近爆火的 Harness Engineering 一个清晰直白的比喻：想象你面前有一匹又快又壮的马。你想让它帮...

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

1. 做一下自我介绍2. 如果一个核心链路已经同步调用很多下游了，为什么还要引入消息队列，而不是继续堆线程池消息队列真正解决的不是“异步”两个字，而是削峰、解耦、容错和流量治理。同步链路堆线程池只能把等待成本从调用方挪到自己进程里，并不能改变系统容量边界；一旦下游抖动，请求会在调用链上层层堆积，最终把连接池、线程池和网关超时一起拖崩。引入 MQ 后，主链路可以只做核心事务，非核心逻辑异步化，下游能力不足时也能通过堆积和消费速率控制做缓冲。不过 MQ 不是银弹，如果业务要求强一致、低延迟、同步结果可见，盲目异步反而会把复杂度转移到补偿和状态机里。3. 从生产端到消费端，怎么把“消息不丢”这件事讲...