AI 生成代码时，经常会写出一种看起来很谨慎的风格：到处判断空值、到处给默认值、到处包 try/catch，读取环境变量时还特别喜欢加 trim() 和 fallback。比如下面这种代码很常见： const port = Number(process.env.PORT?.trim() || 3000); const apiKey = process.env.API_KEY?.trim() || ""; const timeout = Number(process.env.TIMEOUT || 5000); try { // do something } catch (er...

快手约了下午两点的面试，结果一点开链接发现面试被取消。没人打电话没人发邮件。问hr说她在外面晚点帮我查。真就消遣洒家呗

这几个月匆匆忙忙连滚带爬，三月都没怎么投，四月底投了几家，基本没有回复，最后一家发了offer，没去（就一面，没有聊技术方面问题，问了一下基本问题就过了，太假了）😃准备准备一下八股和项目，竞争力太弱了，只能说大一大二太摆烂了，大三才开始准备

🕐面试时间：整个4月，一星期一面🏢部门：主站💻岗位：SRE运维开发一面智能分配时如何用数学模型优化的？你在里面负责的东西是什么呢？为什么你们不用传统的算法工程来实现而是这样子实现，这里面有什么考量吗？详细说说你们方案设计上主要考虑的点分配失败有降级处理方案吗？你是如何保证分配效果最优的为什么你说原有的逻辑是粗糙的？有没有详细的指标或者描述详细介绍一下什么是模型的硬约束和软约束GRPC改造中你遇到了什么样的问题？为什么GRPC改造提高了响应，你里面涉及了什么其他方面的链路优化吗？ 缓存优化，反射优化，字节码增强，过滤链失效，部分自定义功能失效你弄成Skill复用后有考虑通用情况和特殊情况吗...