前言大家好，我是三石。距离《2025 最新大数据开发面试笔记 V7.0》发布已经过去一年。这一年，大模型技术的发展速度远超很多人的预期。从最初的 Prompt Engineering，到如今的 RAG、Agent、MCP、多智能体协作、AI 工程化，AI 已经开始深度融入数据开发、数据治理、数据运维、数据分析等各个领域。与此同时，大数据开发岗位的面试内容也正在发生变化。过去的面试可能主要围绕：Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka、HBase、Doris、数仓基础而最近半年越来越多同学反馈，面试官开始频繁追问：什么是 RAG？ Agent 和 Workflow 有什么区别？...

所以这种问题（问在不在xxx）到底应该怎么回答啊

真是逆天，今天突然收到前司leader的微信，让我请假一天回去帮他修bug，写需求气不过，骂了回去，资本家们都这么不要face的吗？兄弟们，怎么看

用 Agent 开发的小伙伴应该有个共同的感受，模型选择是个大问题。 Codex 默认跑的是 GPT-5.5，能力没问题，费用相对也合理。但国内很多小伙伴还是用不上，所以我就在想。 想找一个模型，同时满足这三个条件：Agent 任务执行能力强、上下文窗口够大、价格实惠。 这里给大家提供一个不错的选项，昆仑万维新发布的 SkyClaw v1.0。  把它接进 Codex 之后，我先后完成了两个真实项目的开发——PaiSwitch 的模型切换功能和 PaiAgent 的工作流适配。 工具调用稳定、代码质量经得住考验。关键是，输入价格比 DeepSeek V4 Pro 还便宜。 01、为什么选择Co...