加餐 | AI 架构师面试高频题精选与解题思路 使用方式：面试官真正想听的是什么？ 结构：结论先行 → 约束条件 → 方案分层 → 权衡 → 落地指标 → 失败降级。 证据：用你真实做过的门禁、误报治

一、先讲清楚：Context Engineering 到底是个啥 2025 年 6 月，Shopify CEO Tobi Lütke 发了一条推："我真的很喜欢 'context engineerin

模块六-架构演进与团队协作 | 第43讲：模块实战 - CodeSentinel 完整部署与架构适应度看板上线 开场：从「能跑的 Demo」到「能运营的平台」 前几讲我们分别实现了 CodeSenti

模块六-架构演进与团队协作 | 第42讲：从架构师到 Tech Lead - AI 时代的技术领导力 开场：当「实现」被 AI 加速，领导力的稀缺性反而上升 过去十年，Tech Lead 的画像常被简

模块六-架构演进与团队协作 | 第41讲：AI 生成代码的治理框架 - 从开发到上线的全链路质量管控 开场：没有「全链路」，就只有「局部自我感觉良好」 单独在 IDE 里开启「安全提示」、或在 CI

模块六-架构演进与团队协作 | 第40讲：团队 AI 协作模式 - Code Review 工作流、AI 编码规范的推广策略 开场：评审没变快，变的是「该由谁看什么」 许多团队在引入 AI 辅助编码后

模块六-架构演进与团队协作 | 第39讲：技术债务管理 - 识别、量化与系统性偿还技术债务 开场：AI 让交付更快，也让「欠账」更难看见 Ward Cunningham 用技术债务比喻「现在走捷径、未

模块六-架构演进与团队协作 | 第38讲：演进式架构 - 适应度函数与架构守护的工程化实现 开场：当架构不再是「一次性蓝图」 在大模型与快速交付并行的时代，许多团队面临同一困境：上线初期的分层清晰、边

模块五-AI系统架构设计 | 第37讲：模块实战 - CodeSentinel 的 RAG 引擎与 LLM 审核服务完整部署 开场：组件齐全不等于系统可用 很多团队在模块五会陷入一种错觉：索引能跑、向

模块五-AI系统架构设计 | 第36讲：LLM 应用的可观测性 - Prompt 追踪、Token 用量监控与质量评估 开场：没有观测的 LLM，就像没有仪表盘的飞机 传统服务的故障模式多是确定的：空

模块五-AI系统架构设计 | 第35讲：推理服务架构设计 - 流式输出、异步队列、Token 限流与成本控制 开场：推理服务不是「调一次 API」，而是一套系统工程 很多团队把 LLM 集成误解成「在

模块五-AI系统架构设计 | 第34讲：RAG 架构深度优化 - 分块策略、混合检索、重排序在代码场景的实践 开场：文本相似 ≠ 代码相关 很多人把 RAG 理解为「embedding 一下然后 to

模块五-AI系统架构设计 | 第33讲：代码库向量化索引 - 将整个仓库变成 AI 可检索的知识库 开场：只看当前文件，模型永远在「盲人摸象」 真实审核问题往往是跨文件的：你在 auth/callba

模块五-AI系统架构设计 | 第32讲：向量数据库选型与实战 - Chroma、Milvus、Qdrant 的架构差异与适用场景 开场：没有向量层，RAG 只是「关键词的幻觉加强版」 在代码审核场景里

模块五-AI系统架构设计 | 第31讲：LLM 应用架构模式全景 - RAG、Agent、Chain、Tool Calling 的架构选型 开场：别让「Agent 万能论」毁掉你的架构 过去两年，业界

一、玩偶定制行业发展背景与企业采购需求分析 2026 年，全球玩偶定制行业迈入品质与效率双提升的发展新阶段，中国市场凭借定制化需求的持续攀升，成为行业增长的核心驱动力，智能毛绒玩具与国产 IP 玩偶的

模块四-AI代码审核实战 | 第30讲：模块实战 - CodeSentinel 自动审核管线完整实现（从 PR 提交到审核报告） 开场：模块四的终点不是更多规则，而是一条可靠管线 如果你完成了前几讲却

模块四-AI代码审核实战 | 第29讲：Git 工作流集成 - Webhook 触发、PR 评论、审核状态管理 开场：没有托管平台集成，审核只是「自言自语」 自动代码审核的最终用户不是机器，而是正在协

模块四-AI代码审核实战 | 第28讲：代码质量评分体系 - 可维护性、可读性、可测试性的量化指标 开场：没有度量，就没有改进；但只有度量，也没有意义 很多团队在引入自动代码审核后，会迅速遇到一个尴尬

模块四-AI代码审核实战 | 第27讲：性能审核 - AI 识别 N+1 查询、内存泄漏、并发陷阱等性能问题 开场：性能问题不是「慢一点点」，而是「复利式灾难」 在大模型辅助编码普及之后，团队里最常见