Ai代码

1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

美团会考察AI Coding。在今天参加美团笔试的过程中，收集了信息，是否愿意考察AI Coding的。备考建议：从 “被动用 AI” 到 “主动控 AI”选 1-2 个主流工具深耕：优先 Cursor、Claude Code（处理复杂项目能力强）或国产的 Trae（免费且中文友好），用它们完成完整小项目（比如 RAG 知识库、简单 Agent 工具）。积累实战经验：至少独立完成 1 个 AI 相关小项目，能说清需求、实现过程和结果，应对 “描述你开发的 AI 功能” 这类问题。针对性刷题：除了 LeetCode，额外练习 AI 组件手写题，适配大厂新增考点。AI Coding 不是让 AI 替你写代码，而是考察你能否让 AI 成为高效助手。现在越来越多公司加入考察队列，提前掌握这种协作能力，才能在面试中更有竞争力。

四种负载均衡策略分别做了什么，lru在缓存里怎么用，一致性哈希，分别适用于哪些场景秒杀如何实现，redis数据如何和数据库对齐redis相对于其他存储的特性，有哪些常见使用场景redis常见数据结构，hash和set的区别，set底层redis持久化是怎么做的，最新版本用的哪一种分布式redis读写如何去处理，主从数据怎么同步Java抽象类和接口区别，一个类能实现几个抽象类，几个接口，抽象类里定义的东西和接口定义的是一个含义吗，接口里定义的方法和抽象类定义的方法默认的访问范围，抽象类代理的方法可以有具体实现吗，抽象类本身的方法有具体实现吗，接口呢，抽象类可以实现接口吗Java实现线程的几种方案...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.项目介绍 + 深挖2.开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？3.开发你的项目agent的时候，有没有借鉴目前各个产品的思路？4.模型和 Agent 的区别是什么？5.本地工具、MCP Tools、Skill 三者的区别？6.为什么已经有了 MCP，Anthropic 不继续做 MCP 而是转向做 Skill 了？7.Skill 里面有没有工具？8.Claude Code 的记忆架构是什么？上下文真的等于记忆吗？9.为什么 Claude Code 不用 RAG 检索代码而是直接用 grep？10.有没有了解过最前沿的记忆设计？11.手撕：实现一个 Skill 系统，完成 Skill 的注册、发现和调用。目录结构为 .agents/skills/ 下每个 Skill 一个子目录，包含 .yaml 配置文件和 scripts/*.js 执行脚本。