TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1118 · 2.07

Т-Банк #interview#dev | часть 1 из 3 Компания, в которую я целился с самого начала. Если в другие места я иногда проходил собесы либо для тренировки, либо для получения запасных офферов, то сюда я сразу решил, что хочу попасть. Подался через знакомство. Система у них такая: собесят не на конкретную вакансию, а на должность, а потом ищут вакансию внутри. На должность тимлида надо было пройти: менеджмент, любой язык, систем дизайн, фит с руководителем и командой. На скрининге эйчар спросил меня, готов ли я перейти на джаву. Запомните этот момент, я ответил, что не готов, и хотел бы оставаться в рамках привычного мне стека. Перед каждой секцией эйчар высылал страницу со ссылками и рекомендациями, как готовиться, это сразу плюс. Там чаще всего были названия книг и ссылки на видеоролики с мок-собеседованиями. Менеджмент Опять же, я не понимаю, как его оценивать, и какой вопрос можно задать, чтобы отличить сеньор-менеджера от мидл-менеджера. Но, возможно, я как раз и не понимаю, потому что я не менеджер. В целом интервью прошло приятно, собеседующий поспрашивал про мой опыт, предложил решить некоторые кейсы. В процессе он намекнул, что тимлид, скорее всего, сам код писать не будет совсем, что меня не очень обрадовало. Позже я узнал, что прошёл секцию на junior+. Не знаю, хорошо или плохо, вообще не понимаю, как сравнивать менеджеров, но для тимлида этого у них хватает. Ещё из Т-Банка после каждой секции поступала достаточно подробная обратная связь с рекомендациями литературы. Круто, нигде такого не было. Я был воодушевлён после этой секции и сразу купил книгу, которую посоветовали по результатам. Языковая секция По структуре точно такая же, как в Ozon: показывают на экране задачи, нужно решить, пишешь код сам, параллельно обсуждаете. Тут я блистал, потому что был очень хорошо готов. Я за секунды щёлкал все типовые вопросы, предугадывал уточнения интервьюера, пускался в неожиданную глубину устройства языка... Задача по SQL попалась в точности такая же, как в Ozon. Если помните, там я на ней затупил, но позже я конечно же обсудил все наилучшие варианты решения с DeepSeek и попробовал сам. Поэтому к некоторому удивлению интервьюера я лихо применил оконную функцию, вслух проговорив альтернативные способы. Кстати, здесь, в отличие от Озона, SQL-код можно было запускать и смотреть результат промежуточного запроса, это важный положительный аспект. Одна из задач была такая же, как в мок-интервью на ютубе, поэтому её я тоже знал. Потом буквально на полминуты притормозил на работе замыканий, но в итоге тоже дал верный ответ. По собственным ощущениям я прошёл секцию идеально. Слишком идеально для человека. Слишком быстро и безошибочно на всё отвечал. Боялся, что подумают, будто бы мне подсказывал ИИ. В качестве обратной связи получил рекомендацию перечитать Рихтера, что тоже хороший знак: если тебе из рекомендаций советуют только адски задротную низкоуровневую литературу, значит, на всё более человеческое ты ответил прекрасно. Много позже я узнал, что мне засчитали middle+. Что??? Я даже предложил эйчару совместно с каким-нибудь крупным техлидом пересмотреть запись собеса, настолько был поражён. Но в целом, это не очень важно, потому что общий грейд к тому моменту по всем секциям у меня был сеньорный. Просто непонятно и обидно. System Design Секция с самого начала пошла очень хорошо. Знакомый мне по пет-проектам и конкурсам домен: отслеживание курьеров на карте. Никаких абсурдных требований типа миллиарда запросов в секунду. Я с первых минут обсудил с интервьюером использование MongoDB ради геопространственных индексов, и, судя по всему, сразу же получил от него негласный респект. Удалось эффективно решить все проблемы, хорошо выбрать технологии. Никаких подводных камней, секцию прошёл на сеньора без вопросов.

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #agentskills

当前筛选 #agentskills清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7129 · 26.03.2026 г., 07:45

Google DeepMind 发布 Gemini API 开发者技能:用 Agent Skills 弥合模型知识鸿沟 Google DeepMind 于 3 月 25 日发文介绍其构建的 Gemini API 开发者技能(gemini-api-dev),旨在通过 Agent Skills 规范弥合大语言模型的知识鸿沟。测试显示,Gemini 3 系列模型在启用该技能后,代码生成正确率从不足 7% 大幅提升至接近 100%,但前提是模型需具备强大的推理能力。 ⚙️ 技能内容 该技能包含四部分: - API 高级功能集概览 - 当前模型和各语言 SDK 说明 - 各 SDK 基础示例代码 - 文档入口点列表(作为真实信息源) 技能已开源在 GitHub,支持通过 Vercel skills 和 Context7 两种方式安装: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-api-dev 📊 评测结果 - 评测集:117 个 prompt,覆盖 Agent 编码、聊天机器人、文档处理、流式内容等场景 - 失败标准:生成的代码使用了旧版 SDK - Gemini 3.0 Pro/Flash:基线仅 6.8%,启用技能后大幅提升 - Gemini 3.1 Pro:基线 28%,启用技能后几乎全部通过 - Gemini 2.5 系列:也有提升,但远不如 3.x 系列——强推理能力是关键 - SDK Usage 类别通过率最低(95%),部分失败来自明确要求使用 Gemini 2.0 模型的 prompt 📎 相关链接 原文:https://developers.googleblog.com/closing-the-knowledge-gap-with-agent-skills/ GitHub:https://github.com/google-gemini/gemini-skills Agent Skills 规范:https://agentskills.io Google ADK Skills 文档:https://google.github.io/adk-docs/skills/ #Google#AI#AgentSkills#GeminiAPI#ADK#开发者工具