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- 面试不是考试，是双向选择——我面了 100+ 家 Agent 岗位后想分享的心态心法
我面了 100+ 家 Agent 岗位后，对面试这件事的重新定义：为什么要尽早投简历、持续校准、录音复盘、反问公司，以及如何和创始人聊到同一张桌子上。
25 min read - 一场 1 小时 19 分钟的 Agent 工程师模拟面试，我们到底聊了什么
和 W 一起面了一位想转 Agent 开发的同学 80 分钟。把每道题、候选人的回答、我们的评价、以及我会怎么答全摊开——也顺手过了一遍 2026 年 Agent 工程师面试该考什么。
31 min read - 花一天读完 OpenHarness：一个 11,733 行的 Agent Harness 到底长什么样
HKUDS 实验室刚刚开源了 OpenHarness，这是一个对标 Claude Code 的 Agent Harness 实现。本文是我花一天时间读完它核心架构的学习笔记，从 CLI 启动到 Agent Loop，完整走读 Phase 1。
15 min read - 一个大二实习生的 Agent 开发面试修炼手册
面了近 10 家 AI 创业公司后，聊聊 Agent 岗面试到底在考什么，以及那些比背答案重要一百倍的事
17 min read - FeedForward与Transformer Block：Attention之外的另一半
深入解析 FeedForward 前馈网络，以及如何将 RMSNorm、RoPE、Attention、FeedForward 四大组件组装成完整的 Transformer Block。读完本文，你将彻底掌握 Transformer 的完整架构
14 min read - 深入理解Attention机制：从Q、K、V到Multi-Head
深入解析 Attention（注意力机制）—— Transformer 的核心引擎。用数据库查询的类比，彻底理解 Q、K、V 的含义，掌握 Multi-Head Attention 的实现，并澄清 Softmax 与 RMSNorm 的常见混淆
12 min read - RoPE位置编码：从排列不变性到多频率机制
深入解析 RoPE（Rotary Position Embedding）—— 现代大语言模型位置编码的标配方案，从数学原理到工程实现，特别是浮点数精度问题的深入分析
11 min read - 为什么Transformer需要归一化？从梯度消失到RMSNorm
深入探讨为什么深层神经网络需要归一化，以及 RMSNorm 如何成为现代 LLM 的标配
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