腾讯视频暑期实习客户端一面凉经

全程2小时共享屏幕+看项目具体代码，压力面算法题（40min+20min优化）：74. 搜索二维矩阵      秒了1482. 制作 m 束花所需的最少天数贪心+二分    搞了半天，不过撕出来了问怎么优化时间复杂度1. TCP连接建立过程为何是3次segment交互，而非4次？请详细说明四次握手合并为三次的核心原因。2. 没见过的代码，让我猜结果，后来查了是js`const a = {i:1,toString: function(){return a.i++;}};console.log(a==1 && a==2 && a==3)`为何会输出 `true`？其底层类型转换和执行顺序是怎样的？3. 请解释CPU执行指令时，为何数字比较是串行执行而非并行处理？这和`a==1 && a==2 && a==3`的执行逻辑有何关联？4. 大模型生成语句基于HTTP长连接逻辑时，和WebSocket的全双工通信特性有何本质区别？5. SSE是否具备双工通信能力？如何清晰澄清SSE的单向推送特性？6. SSE实现客户端消息推送时，持续推送无法中断的问题该如何解决？是否需要后端配合实现流程控制？7. SSE存在自动断连风险，该如何优化协议稳定性以适配业务场景？有哪些重连或保活方案？8. 大模型流式输出的分段内容格式该如何设计？需要考虑哪些兼容性和可读性要求？9. 智能体Prompt的完整构建流程是怎样的？从角色设定、任务范围到格式化输出要求，具体步骤是什么？10. 智能体的场景化细节设计有哪些？该如何嵌入Prompt？11. AI Agent的核心工作流程是什么？请详细说明从用户需求分析、工具调用意图生成，到参数转化、MCP客户端校验执行的全链路。12. MCP调用逻辑的权限归属问题是什么？谁来主导MCP工具的调用？13. LangChain在你的项目中具体承担什么角色？是否仅作为大模型接口？如何实现框架的深度定制？14. 大模型在Agent系统中是思考核心，那工具调用的触发主体是谁？是Agent解析字符串触发，还是大模型主动分析意图后调用？15. 大语言模型输出字符串的机制是什么？工具调用的触发时机具体在哪个环节？16. Agent与大模型的协作流程是怎样的？17. MCP调用工具时的参数校验流程是怎样的？校验失败后该如何处理异常？18. MCP和Skill的功能边界是什么？两者在工具调用、模块化设计上有何区别？19. 如何将现有MCP工具改造为支持Skill功能？具体的代码或配置修改步骤是什么？20. 渐进式披露技术的具体实现方式是什么？如何通过文件格式和系统提示词控制大模型读取范围？21. 改造工具调用链路（如从MCP切换到skill接口）时，是否需要修改大模型本身？如何实现解耦以避免核心代码变动？22. 新建Scale工具文件并注册到映射体系的具体操作步骤是什么？如何保证工具调用的灵活性？23. 直接使用AI生成的代码方案（如Markdown表格形式的函数列表）是否可靠？存在哪些灵活性不足的问题？24. 现有文件名匹配逻辑不够完善，该如何优化？需要考虑哪些匹配规则和异常场景？25. 项目中的主控逻辑和记忆模块是否为自主实现？LangChain之外还使用了哪些技术栈？反问：一周出结果

实习生当社招面，所有人全疯了这次加粗的不是答不出来的，是答案缺乏深度的，不是实习生哪来的深度自我介绍为什么选择前端有没有接触过其他方向（写过一丢丢服务端）用过哪些 AI 工具（说了平常用 AI 的用途，之前构想的单人异步工作流从输入提示词到 AI 产出结果发生了什么（？？？先是想说 ReAct、Plan and execute 之类的，告诉我别说这些，就说 agent 做了什么）你对提示词如何规范 AI 产出的理解，它到底做了些什么（只能说说列计划啊工具调用啊之类的）怎么理解 harness engineering，有没有实践过（说了一下 skill 之类的，然后确认与 ai 的需求文档）手撕...

一直投的Java后端，改了一下客户端就被捞上来了怎么办😭

接到了一个腾讯面试，客户端的，当时没细看以为是游戏客户端，毕竟我投的也是这个（后面才知道是企业微信的）。这点蛮重要的，在接受面试那里可以看到，还是得针对面试官的具体方向做一点处理，不然双方都很难受。面试官一口广普，说话不利索，开局也没有自我介绍，也没让开摄像头。我一开始还以为对面是个ai。上来甩给我三道题，在文档里写：合并有序链表，寻找旋转排序数组和shared_ptr实现。甩给我之后就下线了，45分钟后上线，也没监控，就不怕我用ai吗。第一道题没什么问题，追着我对头节点插入的逻辑问了好一会；然后第二道题我脑子抽了写错了，想半天也没想出来，后来我拿纸笔推演了一下才给出正确结果。第三题基本逻辑都写了出来，但是没有做特殊情况处理，比如数据处传入一个nullptr的处理（当时脑子抽了，在抛异常和直接接受里选了在构造函数里返回空指针......)，还有右值引用时传入自身的特殊处理（确实是草率了，cherno视频都有讲来着，只能说是经验不足）。然后进入了项目环节，让我讲讲自己的项目，这时我就感觉到了不对，一种鸡同鸭讲的感觉。我跟他讲我怎么用GAS实现状态互斥，他问我怎么让游戏变得更好玩；我跟他讲AI怎么设计，他问我AI模型这么大，怎么放在本地跑，当时我听到这句话的时候脑袋是懵逼的，于是跟他解释我的AI是用行为树做的，这部分自然也是没什么好结果。最后反问环节，我问面试官觉得我表现如何，他说我算法功底不错，但是习惯不好，缺少实践，二分用的也不太熟，还得多练。后面又问他是哪个方向的，这时我才知道他是企业微信的。总的来说，还是吸取上面的教训，至少得确认面试官是什么方向的。也不知为什么会让我去面，感觉是KPI面，不过面试官人挺好的，就是说话不利索，听不清楚，也不开摄像头，让我很疑惑。