这就跟吵架一下，每次吵架完了后感觉自己没发挥好，面试也一样，没有一次是完美的，这需要历练和机运缘分，不要过于在乎，过去了就过去了，回不去了，面试完了复盘哪里没回答好，哪些是软硬方面的弱项就学习改进，机会只会给有准备的人，时刻准备着，时刻要准备。

建议从产品经理思维去完整的思考这些体系化的事情，你在了解业务的基础上，慢慢会变成多面性高手-懂业务的实践者，你需要：

1. 总结要解决的问题，确认这个需求是否真的合理，是否遵循第一性原理真正的帮助客户解决问题？ 是否是一个伪需求？是否是普遍性的？ ROI 如何？
2. 表达设计出需求：
a. 把你脑海里面的思路用草图画出来形成一个清晰的业务流，就跟电影一样可以在黑白上贴纸片、画草图等。
b. 在 a 的基础上按照准确的逻辑和产品整体性原则表达出最优的方案，文字和图形都只是表达的工具，需要写一个需求设计文档。不在于格式形式，目的是你要把你想要实现的方法和最终结果形态讲清楚。

3. 跟研发沟通开会，落地技术细节、工期（人天数）、风险、项目甘特图，按照项目管理标准手法管理进展。

[重点关键] ：前面三步你参与了，你就初步了解了业务了，你就会跟前端去沟通后端配合工作项，梳理出来就是你的需求了。

4. 关注质量：通过测试环境验证方案落地的一致性，并在初期寻找缺陷不足，在上预发快速修复它们。

5. 稳定后，上线前最后一次预发环境 UAT 测试，发现修复问题。

6. 灰度发布

7. 数据化运营：等待客户反馈+埋点数据观测点击率、使用率和用户排行、相关问题。

8. 复盘改进。

以上从业务了解、需求输出、质量管理你都面面俱到了，业务各方想不喜欢你都难。

我给你几个议题：通过 workflow 解决日常工作问题
1.SRE 方面：
你可以搞应用自动化监控告警根因排查，比如：通过流量突增突降诊断网络链路问题还是应用问题（ 5XX\4XX\error log ）、数据库方面。
2.通过 AI 进行产品工具层面的原型设计。
3.自动化数据分析，比如运营数据、工作数据内容总结、周报/年报自动编写发送等。

@among 你只能怪李彦宏不给力了，我们中国的 search engine 没有一家做得很好的，都是广告盈利优先。

@cheneven 是的，目前主站支持了 AI 模式，但是跟打开其它网页自动执行一些 MCP Action 还是有区别。

每次优化都有 keep all 的提示呀

建议付费版 cursor

建议还是拍黄片，现在都 AI 自动化代码了

美东承载了大半个互联网，赔钱吧

结构化思考：
1.要弄清楚具体的场景，是点对点还是客户端对服务端 web 协议？
2.进一步方案：如果是点对点，用 HSM+KMS ，如果是客户端 web 协议，一般还是用 https ，

@zczxc44 我买的 cursor ，感觉还不错。

大家有没有注意，披露时间线，保持了高标准、负责人的行业职业道德，一直在联系厂商的人，但是仍未能获得回复，直到披露了才回应，从安全行业来看这个问题，OPPO 很不专业，背后是不是也是一个草台班子？哈哈

@datoujiejie221 👍🏻

@dynastysea 有关系，业务 QPS 高，你的并发到后端就得具备很强的弹性收缩能力，如果无法自动化，人工规划就会出现很多成本浪费，你得提前准备 ECS 或 CVM 或服务器资源，然后再去部署交付等工作。这个问题本质上是要综合考虑成本和收益，docker mysql 运维成本高，sla 没有保证，如果你的公司有专门的几个人或数十人来支撑深挖研究，当然可以了，这里除了讨论 IO 、调度、宿主机 hang 、镜像内核各种版本管理、自我诊断修复等问题以外，还要考虑于运维管理、调度、扩容缩容等很多细节。
你一个人能不能搞定所有的问题，你愿意搞定这些问题吗？愿意付出多大的成本解决这些问题？

这个问题虽然问的不好，但是正好是深入了解业务综合性决策判断选择的最好的问题。
先审题再做题。

@edisonwong 我是这么夸张的说了，大厂的技术团队在后面帮你解决了不少，如果你要自己搞，重新踩一遍坑，遇到高级问题了代价很大。

@dynastysea 你的业务 QPS 有没有超过 5 万？