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DeepSeek 重磅开源的超级 Agent，到底是个啥？

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字节中国交易与广告AI 全栈实习一面面经 1. 项目整体架构是什么？为什么选择这些技术和框架？Spring AI 和 pi 的职责有什么区别？ 2. 上下文和项目记忆做了哪些建设？多 Agent 之间如何协作？ 3. MCP 是怎么接入的？MCP 和 A2A 有什么区别？ 4. MCP 暴露的工具太多会带来什么问题？能否在工具注册阶段处理？ 5. 有了 MCP 和 A2A，为什么还需要 Skill？Skill 的实现机制是什么？ 6. 如果有几百个 Skill，怎么减少上下文占用？领域划分不清、选错领域或者任务跨领域时怎么办？ 7. Agent 任务轮次多、Token 消耗大，面对几百上千用户时如何降低成本？ 8. 算法题：求字符串中最长回文子串的长度，要求 O(N²) 时间复杂度。 #字节面经 #AI全栈 #Agent #实习面试项目是基于AI超级智能体改的加入了基于pi的coding agent 劳烦神通广大的网友给俺点个小⭐️😊https://github.com/BStronger1/yangbin-ai-agent

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12 个超火的 DeepSeek Harness 插件，大肥鱼已经落后 N 个版本了。。。

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拆解 DeepSeek 全新 Super-agent 架构：为什么 Agent 的终极瓶颈是人的注意力？

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出海赚美刀！我从 0 到 1 的出海工作流全分享

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Vibe Coding 一年多，我为什么越写越累

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QuireKit 编辑器的 AI-Native 是如何设计的？谈谈我对真正 AI-Native 的理解

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刚刚 Claude 官方出手，掺水中转站可能要凉了！

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Claude Fable 5.2做出1.4Mb大小的fps

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Claude Fable 5.2 首发实测，顶级的审美，蛋疼的价格。。

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想体验 claude fable 5.2，充了个 OpenRouter，才用了一个会话，就被封了。。。我的20美金

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问 Fable5.2 要了一些对初级程序员的建议，我个人感觉还是挺好的，说的很有道理，给鱼友们分享一下： 1. 深入理解代码和系统。多阅读优秀代码，理解完整业务链路、系统架构和设计决策。培养独立判断能力，不盲目信任 AI 生成的代码。 2. 掌握计算机基础。深入学习操作系统、计算机网络、数据库、数据结构与算法、编程语言底层原理。基础知识决定技术能力的上限。 3. 学会定义问题。动手前明确真正的需求、现有系统能力、约束条件和验收标准。确保自己解决的是正确的问题。 4. 熟练使用 AI Agent。每天使用 AI 辅助阅读代码、调试、测试和开发。学会拆解任务、提供上下文、验证结果，同时保持独立编程能力。 5. 建立代码验证能力。掌握单元测试、集成测试、调试器、日志分析和 Bug 复现。重点关注正确性、安全性、性能和边界条件。 6. 坚持小规模代码变更。每次只解决一个明确问题，优先复用现有代码，避免无关重构和过度生成。确保代码容易审查、测试和回滚。 7. 提高需求表达能力。把模糊需求转化为明确的任务，清楚描述目标、输入输出、异常情况、约束条件和验收标准。 8. 精通开发工具。熟练掌握 Git、IDE、Shell、SQL 和 CI/CD。通过工具和自动化减少重复劳动，提高开发效率。 9. 保持简单的工程设计。优先选择简单、可靠、可维护的方案。避免过早抽象、过度设计和没有实际依据的性能优化。 10. 积极参与 Code Review。阅读优秀工程师的代码，理解审查意见和设计取舍，主动审查他人代码，持续积累工程经验。 11. 学会高效求助。遇到问题先独立探索，尝试复现、查看日志和源码。无法解决时，带着具体问题和已尝试的方法寻求帮助。 12. 建立长期技术记录。记录 Bug、技术难点、设计决策和源码阅读心得，定期整理笔记、输出技术文章，把经验转化为长期知识资产。 13. 主动承担工程责任。对代码质量和上线结果负责，及时反馈风险，参与故障排查和问题复盘。通过持续可靠的交付建立职业信誉。 14. 保持独立思考和持续学习。关注技术发展，但不盲目追逐新工具。通过实际项目验证技术价值，定期调整学习方向，保持长期适应能力。

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