请进行简单的自我介绍。
关于您在简历中提到的“计算机网络技术协会”网站，该网站是利用 AI 开发的吗？
使用 Gemini 辅助开发该社团网站的具体周期是多久？
您认为担任社团副部长这一经历，对您的校园生活或求职过程有哪些实质性的帮助？
针对您提到的网络安全方向，您如何看待目前行业内“网站型网络安全”的发展前景？
请介绍一下社团内部的分工，例如社长主要负责哪些职能，与您的开发工作如何衔接？
您如何看待社团招新网站在文案表达上可能存在的“官僚化”或“程序化”现象？
社团拥有机房硬件、内部 Wiki 及课程资料等资源，为何选择将其作为招新福利而非面向全校/社会开放？
在“智慧山河”项目中，选择 PostgreSQL (PG) 作为数据库的技术考量是什么？
除了 PostgreSQL，您所使用的 Supabase 平台还原生支持哪些类型的数据库？
为什么在项目中引入 PGVector？它主要解决了业务中的哪些核心问题？
请详细描述在该项目中构建 RAG（检索增强生成）知识库的完整技术链路。
在构建 RAG 时，除了本地 Markdown 文件，是否引入了外部实时网页数据或其他非结构化数据？
针对山西省上千个旅游景点的庞大数据量，你们是如何进行数据采集与清洗的？
项目中的 RAG 模块是应用于搜索场景，还是路径规划推荐场景？
针对不同用户画像（如特种兵式旅游、家庭亲子、中等预算等）的个性化路径规划，其背后的技术实现逻辑方案是什么？
请说明 Prompt（提示词）的具体设计结构，以及您向模型输入了哪些维度的约束信息？
调用大模型生成结果时的实时响应时间（RT）表现如何？
在 Markdown 或 Prompt 模板中，是否设计了具体的格式要求、Showcase（示例）或负向约束？
系统产出的 JSON 结构具体包含哪些字段（如天数、景点顺序、餐饮推荐等）？
如何评估 AI 生成结果的准确性与用户满意度？是否有针对错误信息的反馈或校验机制？
您提到将幻觉率和跨城错误率从 20% 降低至 5%，这一指标是如何量化评估的？
在得出上述性能提升结论时，总共进行了多少组样本测试？
你们如何定义“生成成功率”这一指标？从 60% 提升至 90% 的具体计算逻辑是什么？
若在实际演示中出现生成失败的情况，可能的技术诱因有哪些？
网站前端界面上的“开启规划”与“关闭规划”开关，分别对应后端的哪些功能逻辑？
您认为在这个项目中，技术复杂度最高、挑战最大的部分是什么？
为什么认为首页渲染效率是难点？（考虑到视频挂载和地图 API 调用均为常见需求）
针对首页加载延迟问题，你们具体实施了哪些前端性能优化手段（如格式转换、懒加载、虚拟滚动等）？
在使用 Next.js 进行 SSR（服务端渲染）开发时，是否遇到了具体的技术问题？
请详述在 SSR 过程中遇到的“水合”（Hydration）失败或其他服务端与客户端不一致的问题。
在实习经历中，您如何看待 Claude 或 GPT 等模型在编写代码时不直接使用 RAG，而您的业务场景却需要 RAG 这一差异？
在 AI Proxy（代理层）的设计中，多模型自动降级（Degradation）的具体策略是如何实现的？
请解释什么是 429 错误（Rate Limited）？在业务中如何触发及应对？
当系统自动切换不同大模型时，如何处理不同模型间上下文窗口（Context Window）大小不一致的问题？
API 可用率从 90% 提升至 95%，除了降级策略外，还有哪些优化因素？
在结果输出时，为什么选择 SSE (Server-Sent Events) 协议而非 WebSocket 协议？
作为大二学生，您本次求职是寻找暑期短期实习还是长期实习？
您所在专业的教学大纲中，大三阶段主要涉及哪些核心课程？
您如何看待《操作系统》、《计算机网络》等底层原理课程对工程实践的重要性？
如果长期在外实习，您如何平衡公司工作与学校课业及期末考试？
您对 TapTap 主站工程团队有哪些想要了解的信息？
您对 TapTap 目前在 C 端产品中结合 AI 的应用场景有哪些观察或建议？