3月31日，Claude Code 的源码因 source map 文件未剥离意外泄露。51万行 TypeScript 代码、1903个文件，就这样暴露在了公网上。 而就在泄露后的几小时内，一个韩国开源团队 instructkr 就启动了 claw-code 项目——用 Rust + Python 对 Claude Code 的核心架构进行了 clean-room 复刻。 这个项目 2 小时冲上 50K star，创下 GitHub 历史最快纪录。 对我们求职党来说，这意味着什么？ 意味着你现在可以拆开 Claude Code 的引擎盖，学习一套工业级 AI Agent 系统的设计思路，甚至基...

1.自我介绍2.拷打项目:针对长短期记忆，讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的？如果检测到用户存在极端情绪，你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预？3.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别，分别适合处理什么样的搜索需求？4.在向量化之前，为什么要对长文档进行切片？如果不切片会有什么后果？5.切片时设置重叠区域的作用是什么？这个比例你通常怎么来确定？6.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时，各自的优缺点是什么？7.向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？8.为什么在初筛召回之后，还要加一个Rerank模型？它能解决向量搜索的哪些局限？9.如果文档发生了局部更新，如何通过增量索引来避免全量重新向量化？10.在RAG的生成阶段，如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉？11.调用大模型API时，为什么要使用asyncio异步编程？它在处理高并发请求时有何优势？12.了解HyDE吗？介绍一下原理，它在处理模糊提问时有哪些优势？13.随着超长上下文模型的出现，你认为传统RAG架构的必要性是否降低了？14.你了解哪些大模型推理框架？SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势？15.手撕：第k大元素20.反问📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

我今天被 Anthropic 公司解雇了。我当时是负责发布最新 dev/claude-code npm 包的工程师。为了改善团队的调试体验，我决定在发布版本中加入源映射。这导致我们整个内部代码库被公开，其中包括数千个文件，其中包含所有代理命令、所有系统提示、完整的查询引擎、Undercover 模式、Bypass Permissions 模式以及我们的内部遥测配置。我愿承担全部责任。我真心相信 Claude Code 为我建立的安全保障措施是足够的，这是我的严重误判。我的行为无意中提前开源了 Claude 架构中的重要部分。我向团队和 Claude 致歉。哈哈哈哈应该是愚人节整活😂😂😂

昨晚听说 Clock Code 代码泄露，我立刻意识到，一场大规模仿制潮即将到来。核心技术一旦公开，门槛瞬间被打破，无数开发者会照着思路快速复刻、改改界面就上线。所谓一泄，万重生，接下来必然会涌现出大量同类 AI 工具，模仿其逻辑与代码，快速抄出各种相似应用。