深圳\广州 C++求内推

大家好，我是马丁。看到大家都在找实习包装简历，但简历上写了一个RAG/Agent项目，面试官一追问就露馅：这个项目具体解决了什么业务问题？你怎么知道效果好不好？碰到用户单次问答多问题混合处理场景（下面会有示例），你怎么处理？三个问题下来，大部分人就开始打磕巴了。问题出在哪？不是技术不行，是没有把技术和业务场景绑在一起。面试官见过太多只调了 LangChain4j/SpringAI 的 API、跑通一个 demo 的简历，他想听的是：你为什么这么做，你怎么知道做对了，遇到问题你怎么解决的。这篇文档每一条都值得你花时间想清楚。想清楚了，面试的时候你讲的就不是背的，而是你自己的东西。点个关注，持续更...

投了一大堆的日常，全都在初筛😢😢😡😡😡😡

还有这黑话吗，黑话也说不过ai了😭  

用 Agent 开发的小伙伴应该有个共同的感受，模型选择是个大问题。 Codex 默认跑的是 GPT-5.5，能力没问题，费用相对也合理。但国内很多小伙伴还是用不上，所以我就在想。 想找一个模型，同时满足这三个条件：Agent 任务执行能力强、上下文窗口够大、价格实惠。 这里给大家提供一个不错的选项，昆仑万维新发布的 SkyClaw v1.0。  把它接进 Codex 之后，我先后完成了两个真实项目的开发——PaiSwitch 的模型切换功能和 PaiAgent 的工作流适配。 工具调用稳定、代码质量经得住考验。关键是，输入价格比 DeepSeek V4 Pro 还便宜。 01、为什么选择Co...