@foolishcrab 你这不就是用成了 AI 版的 monkey 了吗，只能做做稳定性测试，楼上说的是怎么用这个做功能测试的 UI 自动化

@peacelove 这个短信偏不骗子不知道，但这个利率真的有，昨天招行刚给我发了 2.78%的闪电贷优惠券

感觉无解，用插件可以实现两个桌面浏览器的同步，但你的另一端是安卓不支持插件

试着问了下"mysql 执行为一张表增加字段的 sql 后，整张表卡死无法查询，其他表不受影响"，回答的跟 R1 差不多但感觉文笔比较死板，写文学类的东西估计比不过 R1

我们有两个场景会把部分业务操作放到前端，一种是编辑器比如在线脑图；另一种是基于用户自身之前上传的数据的复杂统计分析，非常吃 CPU 放服务器压力太大。其实就是必须是用户自己的数据，随便怎么折腾

对亮度有需求的话 Z 系列都不用看了，这个预算范围内只有 H6

@skallz 说得对，我们前期 python+mongodb 开发效率简直上天了，代价是后期各种重构

曾经重度使用过 MongoDB ，在我看来 MongoDB 的主要优势是：
1. JSON 操作语法完爆所有基于 SQL 的语法，配合 Python 、NodeJS 这类语言用的很舒服（反之我感觉喜欢写 JAVA 的人会很讨厌 MongoDB ），SQL 的 JSON 语法在我看来简直是鬼画符。
2. 灵活性很高，比如连集合（数据表）都不需要事先建好、建索引语句可以重复调用等
3. 统计查询的性能不错，比 pg 和 mysql 都要强。但有联表查询需求的话就蛋疼了，单表性能也打不过现代的列存数据库。
缺点就更多了，16MB 的单文档限制非常操蛋，事务必须搭 replica set ，多表联查能力残疾等，我们的新项目慢慢也不再使用 MongoDB

@zhengfan2016 MongoDB 本来就不应该使用 ORM 库，等于主动放弃了灵活性上的优势

@cooltechbs 外包能用任意方法做出 OP 这道题目的，我都可以算他算法这关过了。按去年的经验，这道题至少能拦住 70%的外包

@yh7gdiaYW 输出例子写错了...改成
输入： "2.打开物品栏\n3."
AI 输出： "3.使用道具"
期望结果： "使用道具"

我最近也准备了一道比较接地气也不太难的新题，分享下：
使用 ai 开发了一个文本补全功能，但 ai 返回的结果有时不是输入文本的直接续写，希望开发一个工具函数移除输入末尾与输出开头的重叠部分。示例：
输入： "2.打开物品栏\n3."
AI 输出： "3.打开物品栏"
期望结果： "打开物品栏"

好问题，正好又要招外包了可以用上

酷家乐（群核）也在招，就是他们已经开始吹自己是六小龙了，但给的还是很抠

蚂蚁最近应该招人不少可以试试，我就不小新点开了下 boss ，一堆蚂蚁的人发消息，部门还都不一样

这对比的是同期学计算机的同学吧，同样资历的校招可能就四五十万了。但博士毕业才转码的工作都难找，真想转也应该在读研的时候动手