27届腾讯wxg日常不知道算几面（被转岗了）

一、Prompt 编写技巧1. 角色+任务+场景：明确AI身份、开发任务、使用场景2. 明确技术栈：写明语言、框架、版本、数据库、中间件3. 给出输入输出示例：清晰标注入参、出参格式4. 要求可直接运行：让AI补全依赖、配置、异常处理5. 精简输出：只输出完整可运行代码，不解释、无多余文字二、代码规范技巧• 遵循阿里/Google编码规范• 分层清晰：Controller/Service/Dao/Entity• 统一异常处理、日志、参数校验• 变量名见名知意，禁止无意义命名三、Debug 技巧1. 粘贴报错信息+关键代码2. 要求定位问题+给出修复代码3. 让AI解释报错根因4. 明确开发环境（Windows/WSL/Docker等）四、复杂功能开发技巧拆分需求分步实现：先写接口定义→再写Service逻辑→编写SQL/MyBatis→编写单元测试，单次只完成一个小任务五、架构设计技巧• 使用Mermaid绘制流程图/架构图• 输出模块划分、依赖关系、调用时序• 排查坑点、性能瓶颈、安全问题六、面试笔试技巧• 按面试标准写算法，标注时间复杂度、边界case• 一题多解：暴力解法→优化解法→最优解• 自动生成测试用例七、避坑要点• AI易写错依赖版本、配置路径，需自行核对• 不盲目复制，理解逻辑后再使用• 加密、鉴权、SQL等安全相关代码必须人工审核

职位描述 聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。职位要求● AI编程工具重度玩家：Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码。● 大模型能力理解与掌握：理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。● 扎实的代码和工程能力：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手。咨询*****************

努力拥抱AI中！！！1.手撕了一道代码:合并k个有序链表2.实习拷打3.项目整体架构和请求链路 缓存放在哪一层4.压测如何5.有没有遇到热key 问题，如何解决6.布隆过滤器基本原理 解决什么 有什么缺点7.上一个回答缺点存在误判，问:误判率如何设置的8.双写一致性9.Redis 分布式锁原理10.Mysql中存的什么数据 有做分库分表吗11.Redis 有哪些数据结构 项目用到了哪些12.Mysql中聚簇索引和非聚簇索引13.回表 sql优化 explain14.垃圾回收机制 相关算法15.哈希表底层原理 jdk1.8后改进16.Mysql事务隔离级别17.InnoDB 的一个默认隔离级别下，如何解决幻读问题18.Tcp三次握手 四次挥手19.如何看待AI与程序员间的关系

两个手撕，同时在线人数，一个是最大人数一个是时间点查询，我第一道有bug没调试出来，第二道讲思路面试官没听懂，寄了。看来我与腾讯有缘无分。