26届学院本总结

背景:26届学院本
学习经历:大约23年暑假开始自学Java,CSDN:「PlanA」上记载了之前学习的一些博客(都是网上看的视频记的资料);主要是学习杂了。
2025年6月份投简历之前学习的内容:Java,SpringBoot,Redis,MySQL,Vue,SpringCloud(这个只是拆分了一个单体项目为微服务);期间2025年3月开始还刷行测题目。
项目:黑马的外卖,手搓的类似图书管理的前端全栈,还有几个和黑马学的前端项目;(不要学习我啥都学都没有学精)
主要投递岗位:测试/测开
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实习经历一:恒生电子(2025.6 - 2025.8 ) 测试工程师
刚开始投简历什么也不懂,前端,后端,测试全都投,投了一段时间就一个测试的面试,结果还面过了;因为刚好大三上上了软件测试这门课,当时刚好也学了微服务,面试都问了;
后续问为什么会通过面试,说是我懂微服务,所以就通过了,当时测恒生的项目也是微服务的架构;实习到8月底之后,回到学校投入秋招,当时部门领导还劝我留下来,拒绝早了,现在后悔了
初代的同事真的好好,同事聊得来,上班真的很舒服。
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秋招:(9 - 11):(整个秋招给我面的全是实习转正岗位)
九恒星(OC)
武汉微派(三面G)
去哪旅行(AI面G)
快手测开(一面G)
衡泰技术测试(被排序)
艾麦物流测试(OC)
众智鸿图技术(OC)
上海文景测试(OC)
同行者科技测试(一面G)
吉利-亿卡通测试(一面G)
武汉噢易云测试(OC)
TapTap测试HR(HR面G)
艾麦电气测试(一面G)
重庆啄木鸟测试(一面G)
Moka技术交付测试(二面G)
小迈科技(一面G)

央国企:
农业银行(线下面试拒绝)
南方电网(线下面试拒绝)
华夏银行(线下面试拒绝)
民生银行(无领导小组G)
整个秋招各个平台应该有1k投递加沟通了;如果有感兴趣的话,后面把这几个实习的offer发出来给各位牛友参考;
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实习经历二:武汉噢易云 (2025.11 - 2026.5 ) 测试开发工程师
这段实习只感觉压力巨大,晚上熬夜写毕设,白天上班,有段时间都感觉心脏有一点疼;
后面辞职了,但是因为春招一直在上班,白天比较忙,所以也没有怎么投简历;
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春招(4-5)
韶音科技测试(一面G)
博易讯测试(OC 5.8 拒)
数字浙江测开(一面G 5.8)
杭州分叉智能技术支持(一面G 5.11)
正泰安能测开(5.19 )
农夫山泉生产制造岗位(5.22)

央国企业:
3.14湖北省考(126.5 下岸 本身也没有怎么刷应该的)
邮储银行(5.16-17线下面试完,还没有消息)
5.23三支一扶(刚考完,还没有出成绩)

目前我的状态:离职无offer!
给各位牛友一些参考吧。#26届春招投递记录#
全部评论
文字不长,全都是苦。
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发布于 05-27 23:08 河南
2 回复 分享
发布于 05-27 19:28 湖北
oc这么多一个没接?
1 回复 分享
发布于 昨天 11:19 浙江
太燃了老铁,学院本巅峰修为
1 回复 分享
发布于 昨天 11:16 香港
秋招1k投递佩服
1 回复 分享
发布于 昨天 10:21 广东
同学院本测试0offer楼主后面有什么打算吗,社招吗
1 回复 分享
发布于 05-27 21:58 辽宁
意思是两端实习现在无offer吗
1 回复 分享
发布于 05-27 20:59 河南
看得我都不敢辞掉现在这个了,他说下学期给我签三方,但要干到毕业😖😖
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发布于 05-27 23:38 上海
可以的,感觉你很牛逼
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发布于 05-27 23:18 北京

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在我来鹅之后,接到的第一个完整大需求就是需要编写一个skill,之前的实习也写过一些skill,但是在我的理解中skill就是跟提示词没差,把你需要的目标全写上就好了,所以第一次mr我提交了一个超过1200行的md,被mt打了回去,为了完成这个需求,我又赶紧请教了我身边的大神同学,获取一些写skill的经验,将原先1200行的md进行了对应的references拆封,又通过我朋友教我的验证机制验证这个skill的效果,最后完成了我的第一个需求。正好前两篇文章给大家分享了写好的用来包装简历的skill,那么今天来给大家分享怎么去写一个好的,可以实际用来工作的skill,摆脱只会写提示词的尴尬。构建 Skill 的五个步骤Step 0:先写 EvalsEval(Evaluation,评估)是一套结构化的、可重复运行的测试用例集,用来判断 Skill 的表现是否符合预期。它不是泛指"测试一下",而是开发 Skill 的前提条件。一个典型的 Skill eval 集至少包含三类用例:- 正例(Positive):用户说“帮我看一下这个 PR 能不能合”,验证 Skill 应该被加载- 负例(Negative):用户说“帮我把代码格式化一下”,验证 Skill 不该被加载——路由别跑偏到不该触发的地方- 边界(Edge):“这个 PR 改了一行日志,要不要审”,验证边界情况下的路由行为正例和负例都要写,而且负例往往比正例更值钱——误触发是 Skill 路由的头号失败模式。Eval 不只是测一次。Perplexity 的 eval 分三个层次:如下图每种都要在 GPT、Claude Opus、Claude Sonnet 不同的 orchestration 模型上分别跑——Sonnet 和 GPT 的 Skill 行为差异很大,只在一种模型上过了不够。没有 evals,你改 description 就是在盲改,一个新 Skill 也可能悄悄搞坏已有的十个 Skill。Step 1:写 Description(最难的一行)description 是路由触发器,不是文档。写好它不需要关心 Skill 的内容,只需要关心能不能在正确的时间加载、有没有意外触发到不应该触发的地方——误触发是头号失败模式,每加一个 Skill 都有可能让其他 Skill 变差。糟糕的 description 描述 Skill 做什么,好的 description 说什么时候加载。举个监控 PR 的例子:不要写这个 Skill 做什么,要写工程师感到焦虑时会说什么——"babysit"、"watch CI"、"make sure this lands"。快速检查清单:- 以"Load when…"开头- 控制在 50 词以内- 描述用户意图,最好来自真实查询- 不总结工作流程Step 2:写 Body跟同事讲工作流程和跟 LLM 讲工作流程完全是两回事。对几乎任何面世超过一年的软件工具,只要提名字,模型已经知道怎么用。所以跳过模型已经懂的部分。不用写出每一步命令。比如不要写 git log → git checkout main → git checkout -b clean-branch → git cherry-pick commit。写 "Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts preserving intent. If it can't land cleanly, explain why." 模型在后者上表现好得多,尤其是事情不按预期走的时候。太规定的指令比灵活的指令更脆弱。然后聚焦 gotchas 和反例,它们是最高信噪比的内容。每次 Agent 搞砸了就加一条,gotcha 会自然地累积起来。条件逻辑或内容太重的东西移出 SKILL.md,放到 accessory file 里渐进加载。Step 3:用层级结构- scripts/ —— 确定性逻辑,模型不用每次重新发明- references/ —— 重型文档,条件触发才读("如果 API 返回非 200,读 api-errors.md")- assets/ —— 输出模板,模型直接复制填充- config.json —— 首次运行设置,问一次保存下来对于极其复杂的 Skill,进一步考虑是否应该拆成一组 Skill,用 depends: 声明加载关系。Step 4:迭代切分支出来,在无 Skill 的状态下跑 hero query(核心用户场景查询),建 eval 集,反复调。提交 review 时最好一个 changeset 里自带 eval 集。Description 里的小词改动对路由影响很大,甚至会 spillover(溢出)到其他 Skill,所以这些在 Step 5 之前做完。Step 5:发布大家快把这5步实行起来,成为写skill专家吧!
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