很多程序员把AI当成“神笔马良”，甩个需求就等着收货。结果几天下来，虽然功能实现了，但代码风格各异、命名全靠缘分，原本整洁的工程硬生生被AI喂成了“屎山”。在AI时代，工程规范不再是锦上添花，而是防止项目崩盘的救命稻草。1. 结构化Prompt：拒绝“盲盒式”生成想让AI产出高质量代码，你的指令必须像需求文档一样严密。别只说“写个支付接口”，试试「上下文+约束+输出」的模版：上下文：我在用 Spring Boot 开发，当前处于订单模块。约束：必须使用驼峰命名法，所有数据库操作需封装在 Service 层。输出：代码中严禁出现硬编码，异常需统一抛出给 GlobalExceptionHandle...

timeline3.9投递3.19一面3.31二面4.1告知二面通过免三面4.2hr面4.3oc人生第一次面试就是字节，没想到最后竟然能oc。（ 免三面真的很意外😳）

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...