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Agent Ai全栈开发记录

Agent Ai全栈开发记录

持续更新 star感谢！ GitHub - xianingawa-wq/context-verify-agent: Contract Review AgentContract Review Agent. Contribute to xianingawa-wq/context-verify-agent development by creating an account on GitHub.GitHubxianingawa-wq 关于该Agent系统的想法 该系统灵感由大创项目而来 具体目标是 RAG + MCP 的合同校审Agent 我将该项目扩大为公司内部合同校审的SaaS平台 写完这一版后把后端平台重构为Java来承接 并尝试使用RPC进行调用 这样我的RPC也有了真实的使用场景 模型(现在先调api 以后美美白嫖老师的服务器用ollama)： Qwen-max Qwen-text-embedding-v4 Qwen-rerank-v3 关于基础 看了一点hello agent 也多了解了一下概念之类的东西 觉得亲手做更好更沉浸理解本质 所以开始做 我认为这种就是

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面经

腾讯PCG-大数据ai平台一面 处女面 50min 面试官人超级好 可惜我真的软脚然后答偏/答不出来还给自己挖坑乱跳.... 1.自我介绍 2.有没有用过你刚刚讲过的一些技术去实现一些项目之类的？(java技术栈+常用中间件) 夏柠从这里开始节奏直接爆炸，引到了第二个虽然是自己写过的 但是拷打会很去死的项目 3.你从rpc提到了微服务，你知道有哪些比较常见的微服务架构？ 其实我简历上根本没写微服务相关而且我也没学过 引到这里纯粹是节奏爆炸了 答了springcloud 4.springcloud常用的模块？ 5.你做的这个rpc项目的框架是怎么做的，你怎么去思考如何做一个rpc项目的（从最小可用开始 服务消费者 -> rpcrequest -> 序列化到注册中心并负载均衡找到一个实例 -> 序列化服务名和方法名反射调用 -> 服务提供者） 6.服务提供者某个节点挂了怎么办？答的主动下线有钩子 被动挂掉有心跳机制 7.如果节点挂掉了，但是心跳机制还没发现这个时间段中间 调用方法正好调用到这个实例怎么办？（设置连接超时和请求超时，避免一直卡住。

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测试数据报告/Day7

测试数据报告/Day7

关于我简历内数据吞吐量“2-3”倍怎么来的这回事 一、测试目标 * 验证本项目秒杀接口在“异步链路（Kafka）”与“同步链路（直落库）”下的性能差异。 * 在可接受延迟目标下评估可用吞吐量。 * 本轮最终对比口径采用：HTTP p95 < 300ms。 二、测试对象 * 接口：POST /voucher-order/seckill/{id} * 券ID：voucher_id=1 * 压测脚本：k6_seckill_ab.js 三、测试环境 * 时间：2026-03-18（本地） * 后端：hmdp-core-service 本地 java -jar 启动，端口 8085 * 中间件：Docker 启动

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Day4 / 5

这两天脑子昏昏的 感觉就是笔试题害怕出hot100之外然后写不上然后被卡 但是越刷脑子越昏越不想思考 是不是有点太累了 day4去了招聘会 感觉能碰到门槛的其他厂也挺不错的 好像不一定要冲很高。 想了一会打算回去更新一波简历让各位大佬能看到确实有不一样的地方 那就足够了 我的代码能力可能是真的很差？已经在保持手感了刷一次忘一次是真的很难过 我觉得更应该去理解开发流程和项目 正常开发时候代码量什么的也不会很爆炸...？ 打算今天把脑子放松一会

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Day3

Day3

今日有点点小困倦 感觉现在就是vibe出项目的优化方向然后继续跟进思考学习，通过业务的不同去思考架构和选型的不同，让ai帮助我追问我，我继续追问他让我更能深入了解业务的实现。其实感觉这样学习挺好的，让我能更清楚目前努力优化哪个方向，为什么要这样优化，业务的边界在哪里，尽可能去兜底。 我个人简历上还能如何优化才能让各位面试官满意，在这种没有量化提升的情景下，我只能想到更多一点就会更好，所以我的下一版简历会挂上我的个人blog和将自己的项目描述的更产品一点，因为我认为最后都应该落实到生产上，我们应该知道一个项目全流程是什么样的，部署之后该如何维护也是要懂的，但是我是真的没有这种生产环境经验全靠猜测是真的很难绷，我很后悔没有一开始就选择开发这个方向。其实我觉得还是很有意思的。唉没有办法。 hot100精简版题解锐意制作中... https://www.yuque.com/xianing-ktxvd/izcbal/fx038xykolwav8as?singleDoc#

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Day2

Day2

今天下午被导员拉过去参加宣讲/招聘会（第二次了 我就不该信能有什么机会） 看到来学校春招的企业路边到让我昏头 又看到很多迷茫的大四学生 我很难过 这些企业 仅讲开发 都是很白菜很路边的 为什么大部分计算机系的大学生要被哄着过四年然后被推到这些地方 不得不讲的神秘教学方式（也有可能是春招的原因） 个人理解这种课程设计就是为了 让绝大部分人毕业 今日将项目二次优化 明天将优化后的推上去 去理解并找出业务中的关键才能进步 lc继续刷继续练 夏柠没水平这一块 明天lc + 八股 + 更新项目继续学习 争取早日进面拿经验

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项目优化

项目优化

我已经完全理解目前各个企业的hr或者项目组成员看着下面这份千篇一律的hmdp优化版简历已经头都麻了 完全挑不出来到底该面谁然后只能挑学历高的面。 在经过思考之后我感觉我的简历可以继续有几个优化点 然后能告诉他们 我更有一点点点点自己的思考 然后约面我 ;w; 我没招了 只感觉上不去下不来 本文优化项目后续会放到GitHub上，其实我也是依靠他人的基础继续优化。不过大家继续学习都是一样的，重点是有没有继续深挖的想法和思考业务的过程。 诚然 这一版hmdp确实是比一开始的好了很多：引入消息队列，拥抱llm和ai等的确是提升，但是大半年前够看的东西，再加上很多人直接照搬，直接让他成为了新版本的“基础”，也就是千篇一律。 实际上该项目可以往美团应用的方向去想，在实际的生产环境的业务中我们还需要什么？还可以加什么？如果这是现在项目的base，我能通过什么去优化来脱颖而出？ 那我们要对这个项目动刀子了 关于一键部署 首先第一步，连一键部署都没有，在这边一个一个启动是在劝退人吗 站在用户角度看： 一个 web 应用如果连一键部署都没有，尤其还面向个人开发者、开源社区、小团队，那确实会

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Day1

Day1

今天是这个站建起来的第一天，我想记一些日记。 我直到这学期真正开始特别忙碌起来才觉得大学生活是充实的，在早九到晚六/晚八从图书馆回来之后娱乐一下躺在床上的那种感觉是神秘的，很可惜我直到现在才体会到。 今天下午做了一份笔试，手很生，撕过的树题没撕出来，差一题没进面，有点可惜？也许有点可惜，但是证明我还是不够强。只有真正体会过这种一直石沉大海的感觉才能感受到真没招了，我也不清楚我现在存在可量化的提升方向在哪里。明天应该去招聘会继续寻找机会和建议，争取本月找到可观的实习。 对于项目的理解貌似还是不够深刻 并且思考要不要光速换个更难的业务项目 MySQL的八股已经熟悉了很多，Redis的差一点，Kafka我是一点一点按着教程看完的，自认为差不多理解了它的许多特点，应该会再看一遍RocketMQ比较这两者的差别，其实感觉同为所谓消息队列 本质上两者差别还是挺大的。并且尝试在这台服务器上跑了个单机三节点伪集群也跑通了，也验证了一部分特性，也记录下来了，后续可以写一下。感觉自己其实过去一两个月浪费了很多时间，然后这段时间的成长是很快的，也许因为知道自己再不加把劲就完蛋了。只有晚上躺在床上的时候

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Kafka Learning

Kafka Learning

把笔记总结上传一下 1.基础重要概念掌握： Topic / Partition / Broker ： Broker 类似于 kafka 的服务器的一个 节点 负责存储消息并处理生产者和消费者的请求。 Topic 就是一个信息消费的逻辑分类 一个 Topic 里有一个或者多个 Partition 可供消费 可以并行处理 水平扩展 顺序保证（单分区内） kafka 是 pull 模型 要靠拉取 在拉取时 消息位置由已经消费好的消费者提供的消息 去维护一个 offset 从而定位消息消费到了哪里 因为一个 Partition 在同一个 Consumer Group 中，一个 Partition 只能被一个 Consumer 消费 所以不会出现 offset 错位的问题。 kafka 的设计是 at-least-once

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