一面（约 90min）
- 自我介绍与背景沟通。
实习/工程追问
- Prompt 模板如何搭建与持续迭代？
- 单 Agent 还是多 Agent？子 Agent 的任务边界怎么定？
- 分支覆盖率怎么统计，代码插桩原理与实现思路？
- 代码解析是否有前置分析？有效性判断如何做？如果让你优化指标会怎么设计？
- 哪些代码会显著拉低生成准确率/覆盖率？AST/LSP 也“救不了”的情况如何过滤？
- Mock 机制如何实现（适用边界、稳定性）？
项目链路追问
- 多维查询改写是什么？需要用户补充信息时，交互与技术实现如何设计？
- 并行化意图识别：为什么并行、如何并行、如何汇总结果？
- 讲清楚你项目里的召回流程（从 query 到召回到重排/融合）。
- 你对上下文工程的经验：是否做过 To-do list/约束让模型更聚焦？怎么实现？
- Skill 的原理与实现思路（按需加载/隔离/执行触发等）。
基础与手撕
- LLM 输入到模型的“到底是什么”（token/embedding/位置编码等理解）。
- Self-Attention 计算过程、为何拆 QKV、同一 token 的向量在不同阶段是否一致？
- Python 多线程与 GIL：为什么有 GIL、常见锁有哪些、Lock vs RLock？
- 信号量（Semaphore）底层如何实现/适用场景？
- C++ 编译链接流程：编译的阶段划分与产物。
- 手撕：最大岛屿面积（常见 DFS/BFS）。
- 反问环节。