前两天听了腾讯 HR 的一期播客，叫《VoL.7：90%的人都做不好自我介绍》。里面提到一个数据：90%的候选人，自我介绍都是在无效重复简历内容。 HR 原话是这样说的：  “候选人能进入面试环节，简历面试官早就看过了。你再给我讲一遍学校、专业、实习公司，这叫精神不集中，我在脑子里等你讲点我不知道的东西。”  说白了，面试官等你的是 “简历之外的信息”。你把自己的简历再背一遍，相当于在考场上把题目抄了一遍交上去。 对测开这个岗位来说，自我介绍尤其关键——因为测开的定位介于开发和测试之间，你得在短短一两分钟里，说清楚“我为什么适合这个岗位、我能创造什么价值”。 今天这份指南，就是直接把 HR 给...

都怎么样了啊？兄弟们，我这在boss上沟通基本都不要我的简历就拒了

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...