说一下个人感受

五天作战计划 Day 0（4/30 晚 1.5h）— 准备 # clone 项目 git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code.git cd learn-claude-code # 装依赖 python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt # 配 API key（重要：这次需要花点钱，详见后文成本估算） cp .env.example .env # 编辑 .env 填入 ANTHROPIC_API_KEY # 跑 ...

27届，投实习  

本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo；这次面的是AI岗一面前我以为：背完八股 + 把项目讲清楚，应该能稳过。0-5 min：自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的，痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min：项目深挖（开始崩）- Q1：你的法律文档总共多少？切了多少个 chunk？- 我：约 500 份 PDF，5 万个 chunk- Q2：500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk？平均每份 100 个 chunk，你切片粒度是多少？- 我：512 token- Q3：法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义，你的切片会不会把它切散？- 我：（沉默 5 秒）……应该会- Q4：那你怎么解决？- 我：我可以加一个 metadata……（开始编）❌ 第一次崩：切片粒度没考虑业务语义。20-35 min：评测体系（继续崩）- Q：你怎么知道你的 RAG 有效？- 我：我用 Recall@5……- Q：评测集多少条？怎么构造的？- 我：100 条，我手工标注的- Q：100 条够吗？分布怎么样？- 我：分布……我没分- Q：那你的 Recall@5 是 0.81，你怎么知道这个数字是好是坏？baseline 是什么？- 我：（沉默 10 秒）❌ 第二次崩：没有 baseline，没分布分析，纯靠"看起来还行"。35-55 min：Agent 部分（彻底崩）- Q：你的 Agent demo 用了几个工具？- 我：3 个，搜索、计算器、文档查询- Q：当用户问一个问题，你的 Agent 怎么决定调哪个工具？- 我：用 ReAct，让模型自己决定- Q：模型决策错了怎么办？- 我：我加了个 reflection……- Q：reflection 失败 3 次后怎么处理？- 我：（沉默 15 秒）……我没想过❌ 第三次崩：异常路径完全没设计。55-65 min：业务理解 + 反问- Q：你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么？- 我：算力？数据？- Q：你看过哪些字节最近发的 AI 产品？- 我：豆包、扣子……- Q：扣子是 Agent 平台还是工作流平台？- 我：（再次沉默）❌ 第四次崩：对面试公司业务一无所知。

说实话，最近这大环境确实让人焦虑，但要不要因为行情降级找工作，我觉得得看核心逻辑。作为在新能源车和电池测试领域做大数据架构（天天跟Doris、Kafka、Flink CDC打交道）的开发，我个人的态度是：薪资可以适当妥协，但技术栈和赛道绝对不降。行情差时很多人病急乱投医，随便找个边缘业务坑就蹲了，干两年发现技术没长进履历还花了，等回暖连跳槽的资本都没了。我的底线是，哪怕平薪或微降，也要去有真实数据流处理场景或硬核业务的团队。毕竟咱们做软件开发的，技术深度和业务理解才是抗风险的最大底气。短期少拿点钱可以当成买核心项目经验，但千万别为了个保底Offer把职业规划全盘推翻，不然真成了温水煮青蛙，大家...