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阶段3（下）：RAG、向量数据库专题；接入 BOSS直聘调研（research/、岗位对照和延伸技术栈）；新增 cs 领域和 12 个技术栈骨架；面试题全部补齐追问并加入校验

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Shikui Wang committed 2026-10-23 15:56:03 +08:00
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@@ -116,13 +116,36 @@ stack: []
### 调研说明
- 来源：智联招聘，2026-10-22 检索“AI Agent开发”和“Go全栈”，共约 17 个岗位。BOSS 直聘需要登录，没有拿到数据。
- 样本不大，只能看出方向，不代表整个市场。下面只写这次实际看到的内容，没有额外统计数字。建议每过一个月自己再搜一次，更新这一节。
两次调研，都只记录实际看到的内容，样本不大，只能看出方向，不代表整个市场。建议每过一个月自己再搜一次，在 [research/](../research/index.md) 新建一个文件并更新这一节。
| 日期 | 来源 | 搜索词 | 样本 | 记录 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2026-10-22 | 智联招聘 | “AI Agent开发”“Go全栈” | 约 17 个岗位 | 本节下方的两张表 |
| 2026-10-23 | BOSS直聘（北京，登录后只读） | 全栈工程师 Go / AI应用开发 / Agent开发 / 大模型应用 全栈 | 读了 37 个，有效约 34 个；薪资因字体混淆读不到 | [research/boss-2026-10-23.md](../research/boss-2026-10-23.md) |
### 学历和经验
- 学历：约 95% 的岗位写的是“本科”；有 1 个要求统招硕士，1 个标注统招本科；没看到要求 985 / 211 的。
- 经验：大多要求 3~5 年。
- 智联：约 95% 的岗位写的是“本科”；有 1 个要求统招硕士，1 个标注统招本科；没看到要求 985 / 211 的。经验大多要求 3~5 年。
- BOSS直聘：明确写“统招”的只有 2 个（都是硕士 / 985 方向的视频算法岗，不在本计划的目标范围内），其余基本是本科。
- 结论：成人本科可以正常投递绝大多数岗位；简历如实写“本科”，标了“统招”的岗位也可以投，由对方判断。
### BOSS直聘（2026-10-23）技术出现次数（约数）
| 技术 | 出现的岗位数 | 技术 | 出现的岗位数 |
| --- | --- | --- | --- |
| Agent / 智能体 | 22 | Redis | 9 |
| Python | 21 | LangChain / LangGraph / AutoGen / LlamaIndex | 9 |
| RAG | 17 | MCP / Function Calling / Tool Calling | 9 |
| AI 编程工具（Claude Code / Cursor / Codex） | 16 | Docker | 7 |
| Vue / React | 14 | 向量库（Milvus / FAISS / Chroma） | 7 |
| Prompt 工程 | 13 | LoRA / 微调 | 7 |
| Java | 12 | PostgreSQL | 5 |
| Go（硬性要求只有 2 个） | 10 | Kafka / MQ | 5 |
| MySQL | 10 | CI/CD | 5 |
| TS / JS | 10 | FastAPI、MongoDB、Node.js | 各 4 |
| | | K8s | 3 |
和第一次调研相比，新出现或明显加重的要求：**AI 编程工具 + 对 AI 产出的验证**（不少岗位要求附“用 AI 做过的项目 + 怎么确认它有效”，有的要会话记录）、**Agent 工程化**（规划、上下文工程、Skills、A2A、评测、幻觉防护、Bad Case 分析、成本延迟、可观测性）、**AI 原生前后端**（流式、结构化输出、任务状态、异常恢复）、**RAG 全链路含 Elasticsearch**、**模型侧了解**（多模型接入、vLLM 部署、LoRA）、**数据管道和第三方接口**、**计算机基础**、**MongoDB / ES / K8s**、**Next.js / Node.js**、**Java**（全栈岗位常见）。完整的 12 类要求和代表性岗位链接见[调研记录](../research/boss-2026-10-23.md)。
### AI Agent 开发岗位（按出现频率从高到低）
@@ -136,8 +159,8 @@ stack: []
| Prompt / Context Engineering、Agent 评测 | 第 5 周（提示词、上下文拼接）、第 6 周（RAG 评测）、第 11 周（调提示词）、第 13 周（Agent 评测、可观测性） |
| 工作流编排、Memory、多 Agent（加分项） | 第 11 周（编排）、第 6 周（短期记忆）、第 12 周（长期记忆、持久化、人机协作） |
| Docker、Linux、Git | 第 3 周（Docker、Compose、Nginx、CI），第 6、13、14 周部署；Git 全程 |
| AI 编程工具（Cursor / Claude Code） | 全程使用；第 10 周把自己的 MCP 服务接进 Cursor |
| Go / Java（加分项） | 第 1~3 周 Go；第 14 周可选 Go 网关 |
| AI 编程工具（Cursor / Claude Code / Codex） | 全程使用并记录；第 10 周把自己的 MCP 服务接进 Cursor；第 15 周整理“AI 编程 + 验证”案例；专题 [ai-coding](../topics/ai/ai-coding/index.md) |
| Go / Java（加分项） | 第 1~3 周 Go；第 14 周可选 Go 网关；Java 只做了解（[java-spring 专题](../topics/backend/java-spring/index.md)） |
### Go 全栈岗位
@@ -167,13 +190,26 @@ stack: []
| Redis | 五种数据结构和用途、缓存模式（旁路缓存、穿透 / 击穿 / 雪崩）、分布式锁（SET NX PX + Lua 释放）、限流、Streams 消费组 | 第 3 周、第 6 周、第 14 周 |
| MySQL | 索引（B+ 树、联合索引最左前缀、覆盖索引）、EXPLAIN、事务和隔离级别、MVCC、锁、与 PostgreSQL 的差异 | 第 2 周、第 14 周 |
| 微服务 / 消息队列 | RabbitMQ（交换机、队列、确认、死信）、Kafka（主题、分区、消费组、位移）概念、幂等消费、gRPC 基础（proto、一元调用、流式） | 第 3 周、第 14 周 |
| AI 编程工具（BOSS 16 个岗位） | Claude Code / Cursor / Codex 的工作流（先计划后执行、小步提交）、编写 Skills / 规则文件沉淀团队约定、对 AI 产出的验证（测试、代码审查、真实环境验证）、保留会话记录作为作品证据 | 全程；第 10、15 周；专题 [ai-coding](../topics/ai/ai-coding/index.md) |
| Agent 工程化（BOSS 22 个岗位） | ReAct、规划（Plan-and-Execute）、上下文工程、Skills、多 Agent 和 A2A、Agentic RAG、评测集、幻觉防护和质量门禁、Bad Case 分析、成本和延迟、可观测性 | 第 10~13 周；专题 [agent-design](../topics/ai/agent-design/index.md)、[agent-ops](../topics/ai/agent-ops/index.md) |
| AI 原生前后端 | 流式输出（SSE）、结构化输出（JSON Schema / Pydantic）、任务状态（排队 / 运行 / 等待人工 / 完成 / 失败）、异常恢复（检查点续跑、重试、降级） | 第 5、12 周；专题 [fastapi](../topics/python/fastapi/index.md)、[langgraph](../topics/ai/langgraph/index.md) |
| RAG 全链路 | 文档解析（PDF 表格、OCR）、切分、混合检索（向量 + Elasticsearch BM25）、重排、权限过滤、评测 | 第 5~6 周；专题 [rag](../topics/ai/rag/index.md)、[elasticsearch](../topics/backend/elasticsearch/index.md) |
| 模型侧（了解级） | 多模型 API 接入和路由、降级，vLLM 部署基础（OpenAI 兼容接口），LoRA / QLoRA 是什么、什么时候需要微调 | 第 10、13 周；专题 [llm-serving](../topics/ai/llm-serving/index.md) |
| 数据管道 / 第三方接口 | 批处理和流处理、失败重试、幂等、数据质量校验和告警、第三方 API 限流和字段变化 | 第 14 周；专题 [data-pipeline](../topics/backend/data-pipeline/index.md) |
| MongoDB / Elasticsearch / K8s | MongoDB 文档模型和索引；ES 倒排索引、中文分词、和数据库同步；K8s 的 Pod / Deployment / Service / 探针 / 滚动发布（基础，不深入运维） | 第 6、14 周；专题 [mongodb](../topics/backend/mongodb/index.md)、[elasticsearch](../topics/backend/elasticsearch/index.md)、[k8s](../topics/devops/k8s/index.md) |
| Next.js / Node.js | Next.js App Router、服务端组件、路由处理器做 AI 流式接口；Node.js 的 Express 中间件、NestJS 模块和依赖注入（了解级） | 第 7、14 周；专题 [ssr](../topics/frontend/ssr/index.md)、[nodejs](../topics/backend/nodejs/index.md) |
| Java（全栈岗位常见） | 了解级：能读懂 Spring Boot 的分层（Controller / Service / Repository）和常用注解，能说清和 Go / Python 的差异；不作为主线 | 第 14 周；专题 [java-spring](../topics/backend/java-spring/index.md) |
| 计算机基础 | 面试常见的数据结构和算法题、HTTP / TCP、操作系统（进程线程、内存、I/O）、Web 安全（XSS、CSRF、SQL 注入、CORS） | 第 14、16 周，平时每天一道题；专题 [algorithms](../topics/cs/algorithms/index.md)、[network-os](../topics/cs/network-os/index.md)、[web-security](../topics/cs/web-security/index.md) |
### 对学习重点的影响
1. Python 是主语言，Go 是加分项；Go 只用 3 周，做到“能做出一个带数据库、鉴权、缓存、队列、部署的完整项目”为止。
2. RAG 和 LangChain / LangGraph 是硬要求，单独做成项目二和项目三。
1. Python 是主语言，Go 是加分项；Go 只用 3 周（BOSS 34 个岗位里 Go 硬性要求只有 2 个，其他多是“任选其一”），做到“能做出一个带数据库、鉴权、缓存、队列、部署的完整项目”为止。
2. RAG、Agent、LangChain / LangGraph 是硬要求，单独做成项目二和项目三，并补上 Agent 工程化（评测、幻觉防护、Bad Case、成本延迟、可观测性）。
3. 工具调用、MCP、评测、记忆这些“新要求”都要有能演示的代码，而不是只看过文章。
4. 前端是差异化优势，第 7 周把工程化短板补齐，两个项目都有像样的界面。
4. **AI 编程能力要拿证据**：全程用 AI 编程工具，但每个功能都要有验证方法（测试、审查、真实运行），保留会话记录，第 15 周整理成“AI 编程案例”。
5. 前端是差异化优势，第 7 周把工程化短板补齐（加 Next.js），两个项目都有像样的界面。
6. MongoDB、Elasticsearch、K8s、Node.js、Java、模型侧只做到“了解级、能回答基础面试题”，不另开项目，避免偏离主线。
7. 计算机基础（算法、网络、操作系统、Web 安全）平时每天少量练习，第 16 周集中复习。
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