2025-11-22 打卡

大家好，我测开/测试方向的，LeetCode 总共刷了 430 道，包括 hot 100 全部 + 一点 SQL。 我的经验总结一下： 1️⃣ 测试方向面试题不难，把 hot 100 里面 mid 和 easy 刷熟练，基本够用。没必要刷到 1000 道题，浪费时间。 2️⃣ SQL 必须会，但是不需要疯狂刷，掌握基本语法后分类别刷几道就行：排序、分组、子查询之类的。LeetCode 上都有题，挑你想刷的就好。 除了以上，还有快排，归并等常见排序算法； 设计模式没考过手撕，记忆中就被问了一嘴单例如何实现 sql主要是:力扣sql50题 刷了一半，自我感觉把聚合/左右连接/排序/子查询练熟就行

？？？？？？如何评价

真诚求问各位牛爷爷，我手上现在有了一段京东前端的三个月的实习，主要做的是tob业务，个人其实感觉并没有学到太多东西。现在还有必要去在一月找一个日常实习吗？一方面是考虑想做一些toc方向的内容，学点相关的技术，且两段日常实习可能看起来更牛x。但是实习时间可能不会太长。一般暑期都是在3-4月需要开始面试了，所以如果一月找到实习，除非有日常转暑期的通道，可能就显得这段实习太单薄了。想听听牛爷爷们的建议和指点🥰引流一下

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...