那是实习第三周，我在例行巡检监控的时候，发现了一条有点奇怪的错误日志。 报错信息很短，没有堆栈，没有上下文。旁边的同学扫了一眼，说："可能是环境抖动，先观察吧。"导师也只是嗯了一声，没有分配任务。 我在工位上坐了一会儿，把那条日志保存到了本地。 第二天，它又出现了。还是同样的位置，同样的时间窗口，还是没有规律地触发着。我开始往前追：日志是从哪个服务来的，那个服务当时在调用什么，调用链的上游是谁……每往前一步，就要在几十个服务的日志里捞数据，再手动拼接时序。 第三天，我把整理出来的链路图打印出来贴在工位旁边。同事经过，看了一眼，说："你还在看这个？" 我说...

不过还是挺开心的hhh

无八股，全程都在聊AI项目，手撕算法题是lc.15三数之和对于 AIAgent 模式，你如何评判当前系统和切换到另一种模式（如 cline/code 模式）的效果差异？ 你如何设计量化指标来评估不同实现方式的效果？ 你怎么看待 RAG？它的价值是什么？ RAG 和本地知识库有什么差别？ 你说 RAG 有用，那它具体好在哪？优化了什么指标？提升了多少？ 如果把你的项目做成 agent 并对外服务，你如何评估 RAG 的效果（比如准确率、拦截率等）？ 如果不用 RAG，而是用更强的大模型，会怎么样？ 你有没有试过使用最强模型（比如在线 API）替代本地模型 + RAG？ 你有没有做过模型微调？ 你...