秋招捞人

前言简单自我介绍。某双非二本，大学一直在学校实验室待着，有几个相关竞赛的国家级奖项，STM32和C语言用得比较熟。但项目全是裸机开发，FreeRTOS只在面试前系统学了点理论，没去移植实践过；Linux更惨，就知道几个指令，其他基本不会，还是秋招开始后才花几天临时补的。写这帖的目的也简单，就是回馈牛客。秋招这两个多月，牛客上各位大佬的笔经面经给了我很大帮助，所以总结一下自己的秋招经历，希望能帮到更多人。也顺便给大家鼓鼓劲——我这种双非二本虽然没拿到华为、大疆那种顶级offer，但也能拿到几家还可以的大公司offer，那你们努力一下也行。这里再简单提几句考研和就业。拿我自己举例：大学期间在实验室...

搞笑呢？？？？？

一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...