面试只是对个人技术及应变能力的一次考验。只有解决了一个问题，你才有机会遇见下一个问题，共勉。华为校招软件开发工程师面经部门：云核心网产品线一天下午面完三轮，累的不行 原本一面约到两点，但是最后2点40多才开始一面：50min算法题：小于n的孪生素数对数介绍项目，问实现细节，说一下设计思路复盘笔试的题目，只是让简单介绍了一下当时做题的思路Java线程池相关的问题，很简单会不会docker（不会）中间

进大厂是大部分程序员的梦想，而进大厂的门槛也是比较高的，所以这里整理了一份阿里、美团、滴滴、头条等大厂面试大全，其中概括的知识点有：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈共有1000+道面试题。

摘要：Claude Code、Codex这些工具个人试用很香，但团队接手后频繁翻车。本文复盘一个真实案例，从权限、日志、回滚三个维度拆解Demo到生产的真实差距，并给出可运行的对照代码和排查链路。---很多人第一次接触Agentic AI，以为就是给大模型加个tool calling。说实话，这样理解没错，但不够。Agentic的核心是"自主执行"——给定目标，Agent要自己规划路径、调用工具、

摘要：Claude Code、Codex这些工具个人试用很香，但团队接手后频繁翻车。本文复盘一个真实案例，从权限、日志、回滚三个维度拆解Demo到生产的真实差距，并给出可运行的对照代码和排查链路。---很多人第一次接触Agentic AI，以为就是给大模型加个tool calling。说实话，这样理解没错，但不够。Agentic的核心是"自主执行"——给定目标，Agent要自己规划路径、调用工具、

摘要：Claude Code、Codex这些工具个人试用很香，但团队接手后频繁翻车。本文复盘一个真实案例，从权限、日志、回滚三个维度拆解Demo到生产的真实差距，并给出可运行的对照代码和排查链路。---很多人第一次接触Agentic AI，以为就是给大模型加个tool calling。说实话，这样理解没错，但不够。Agentic的核心是"自主执行"——给定目标，Agent要自己规划路径、调用工具、

摘要：Claude Code、Codex这些工具个人试用很香，但团队接手后频繁翻车。本文复盘一个真实案例，从权限、日志、回滚三个维度拆解Demo到生产的真实差距，并给出可运行的对照代码和排查链路。---很多人第一次接触Agentic AI，以为就是给大模型加个tool calling。说实话，这样理解没错，但不够。Agentic的核心是"自主执行"——给定目标，Agent要自己规划路径、调用工具、

去年带团队做一个内部客服 Agent 项目，功能测试一把过，上线第三天却炸了——用户在对话里被诱导说出了不该说的话，系统日志里找不到任何权限校验痕迹。后来我才明白，传统测试那套思路在 LLM 面前根本不够用。这篇文章复盘那次翻车经历，以及我们怎么把 Agent 测试从"验证回答对不对"升级到"验证系统能不能兜住底"。---从测试岗位转大模型方向，最大的转变不是技能树，是思维方式。传统测试关注"系统

去年带团队做一个内部客服 Agent 项目，功能测试一把过，上线第三天却炸了——用户在对话里被诱导说出了不该说的话，系统日志里找不到任何权限校验痕迹。后来我才明白，传统测试那套思路在 LLM 面前根本不够用。这篇文章复盘那次翻车经历，以及我们怎么把 Agent 测试从"验证回答对不对"升级到"验证系统能不能兜住底"。---从测试岗位转大模型方向，最大的转变不是技能树，是思维方式。传统测试关注"系统

Agentic AI从Demo到生产，差的是工程纪律。本文通过三个真实项目案例，拆解权限约束、任务拆解、可观测性三道门槛，并给出可复现的代码模式和故障排查方法。Agentic AI的本质，是让模型从"回答问题"变成"完成任务"。ChatGPT能帮你写一段代码，但它不会自己去读代码库、定位bug、修改文件、跑测试、提交PR。这就是区别。但很多人以为学会了tool calling就是Agentic了。

最近行业里 AI 编程工具的热度持续升温，Codex、Claude Code 等工具频繁出现在各种 Demo 视频里。但我们小团队实际接入后发现，个人试用和团队协作之间的差距比想象中更大。三个月时间，我们经历了从兴奋到冷静、从盲目信任到建立边界的过程。这篇文章不聊概念，只聊我们实际踩过哪些坑、哪些场景真正提效、哪些地方不该指望 AI 兜底。---Claude Code 对我们小团队的真实价值在于：