2026年7月28日
Agent 出错不能只看日志：Trace、工具调用和失败凭证怎么讲
Agent 可观测性要重建任务中的模型、工具、状态、成本和失败，而不是只收集一行 error；好的 Trace 可复核、可脱敏，但不声称揭示模型隐式推理。
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2026年7月28日
Agent 把代码改坏后，强候选人如何止损、回滚和重做
一套 Agentic Coding 面试失败恢复循环：先阻止故障继续扩散，保留错误与 Diff，再选择正确恢复边界，最后用可证伪的小实验重启。
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2026年7月28日
Coding Agent 弹出“允许执行”时，点错一步就暴露你的工程判断
一套适用于 Coding Agent 面试的权限判断框架：先分类动作，再确认必要性、影响范围、回退办法和验证证据，避免顺手全批或一律拒绝。
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2026年7月28日
系统设计新题：Agent 控制平面的任务、权限、回滚和审计怎么拆
Agent 控制平面的核心不是替模型做更多决定，而是把任务意图、策略、凭证、执行、审批、失败状态与审计拆成可约束、可检查的独立边界。
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2026年7月28日
Take-home 用了 AI，怎样留下来源、修改和验证证据
AI-assisted Take-home 的来源记录法：先判断公司政策与数据边界，再分类实质性帮助、边做边记个人改造与验证，最后提交简洁披露。
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2026年7月28日
70% 招聘经理信 AI，只有 8% 求职者觉得公平：信任差距从哪来
70% 与 8% 描述的是 Greenhouse 美国受访招聘方与求职者的态度差距，不能被改写成招聘 AI 的准确率、公平结论或歧视证据。
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2026年7月28日
语音、视频或 AI 面试不适配你？这些合理便利应该提前提出
合理便利申请应围绕具体功能障碍、有效替代方式和确认流程展开，而不是要求候选人披露与安排无关的完整医疗信息。
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2026年7月28日
用了 AI 不等于没思考：Prompt、Diff 和测试记录怎样证明是你在做决策
允许使用 AI 时，一条可信证据链应把实质请求、实际 Diff、验证结果和候选人的接受、修改或拒绝动作连接起来。
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2026年7月28日
点开始面试前先看四件事：录音、转写、生物特征和数据保存
开始 AI 面试前，应把采集、转写、分析、共享、保存、删除与替代流程逐项拆开；一个同意按钮不能代表候选人已经理解全部数据处理。
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