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我是一名后端/DevOps工程师，拥有12年正式的专业经验。找工作已经大约半年了。经历了大约15-20轮面试，通过了所有的技术面试。但最终我听到的几乎都是一样的话：“我们真的很喜欢你的技术专长，但你和团队的个人契合度不够”、“我们很欣赏你深厚的知识，但决定选择其他候选人”，等等。 现在科技公司还在招聘吗？还是说大多数公司只是为了内部流程/投资者报告而虚设职位？有没有人有相同/不同的经历？ 附：我住在荷兰，法国的情况看起来也一样。

好奇这里的人在调整 AI 技能、提示词或工作流程时，是如何评估改动的。 很多时候，一项调整可能在一两个案例中感觉更好，但很难判断它是否真的整体上改进了技能，或者只是改变了它的行为，使其在一段时间内看起来更好。 你们主要靠直觉，还是有一些轻量级的方法来检查调整是否真的有帮助？

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Hi HN， 我构建了 OpenHarness，一个开源的终端代码编写代理，可以与任何 LLM 配合使用：Ollama（免费，本地），OpenAI，Anthropic，Deepseek，Qwen 或任何与 OpenAI 兼容的 API。 ``` 安装和运行： npm install -g @zhijiewang/openharness oh # 自动检测本地模型 oh --model ollama/qwen2.5:7b # 指定模型 功能： - 17 个工具（文件读取/编辑/写入，bash，grep，glob，网络搜索，任务管理，笔记本） - 16 个斜杠命令（/diff，/undo，/commit，/cost，/compact，/plan，/review...） - Git 集成：每次 AI 编辑自动提交，/undo 立即撤销 - 无头模式，用于 CI/CD：oh run "修复测试" --json - 权限门控：ask/trust/deny 模式，因此代理在未经批准的情况下无法 rm -rf - React+Ink 终端 UI，带有 Markdown 渲染和闪烁的加载动画 ``` 演示：[https://github.com/zhijiewong/openharness](https://github.com/zhijiewong/openharness) 源代码：[https://github.com/zhijiewong/openharness](https://github.com/zhijiewong/openharness) npm：npm install -g @zhijiewang/openharness openharness 准备好进行协作 欢迎大家加入并一起构建它。