面试的紧张，并不来自题目的难度，而来自那种“必须现场思考、现场组织语言、现场写出代码”的心理压力。候选人坐在镜头前，面试官只说一句“我们来看个 coding 题吧”，然后代码编辑器一亮，所有人的呼吸都会跟着慢半拍。
这次字节跳动的工程面试，就是在这种状态下展开的。
题目被推到屏幕上时，原文是这样写的：
# A (M, K1)
# B (K2, N)
# Given a util function matmul(X1, X2), where X1, X2 can only be tensors of shape (tile_size, tile_size).
# Implement tiled_matmul(A, B)
整道题的关键点非常清晰：
A 和 B 的维度都可能不是 tile_size 的倍数，而面试官提供的 matmul 只能处理严格的 tile 矩阵，也就是说，候选人必须自己把大型矩阵切成 block，再在正确的位置组合结果。
题目本身不算复杂，但难点在于：
候选人必须在压力、摄像头、实时讲话这些条件下，把这道题“完完整整”解释和写出来。
而我们的工作，就是让他在这一刻不需要“现场思考”，只需要“现场表达”。
候选人看到题目的那一瞬间，他的 iPad 已经亮起了
外界以为面试辅助是“告诉答案”，但实际更像是“给他一条可以稳稳走下去的路”。
当面试官把题目读完、编辑器打开的几秒钟里，我们的后台已经对题目进行了结构化解析，并把我们准备好的解题路线同步到候选人的 iPad 上：
不是最终代码，也不是死记硬背的讲稿，而是按工程师思维拆出来的“会让他自然往下说”的框架。
我们发送的内容通常类似这样（不暴露内部格式，仅展示读者能理解的形式）：
候选人看到的第一行，是一句解释他可以随时念出来的话：
“我会把大矩阵按 tile 切块，每块交给 matmul 处理，最后把结果累加回原矩阵。”
这句不是套话，而是直接对应面试官问题的开门锤。任何工程师听到这句话都会意识到：
“这个候选人知道自己在做什么。”
紧接着他的 iPad 会继续出现下一句注释性语言：
“外层按行切 A，中层按列切 B，内层按共同维度切。每次取出 tile，相乘，再写回。”
他不需要背，只需要读——因为这是天然顺畅又符合人类说话方式的技术表达。
当他开始动手写代码时，真正的细节才是决定胜负的地方
字节跳动的工程面试不是考你能不能写出答案，而是考你：
- 有没有意识到 tile 最后一段不足 tile_size 的情况
- 有没有想到要用切片语义保证矩阵不会越界
- 有没有在合并结果时保持下标对齐
- 有没有在解释过程中逻辑连续、没有卡壳
这些地方，是大部分候选人容易暴露弱点的地方。
而我们的实时辅助系统，会在候选人输入的每一个阶段同步更新他的提示内容。
比如当他写到三层循环时，他看到的提示很可能是这样的一段话：
“这里的 i、j、k 都要按 tile_size 步进，让面试官看到你在按照 block 方式规划计算，而不是直接暴力三重循环。”
再比如当他准备写回结果矩阵时，他会看到另一行：
“累加必须用 C[i+ii][j+jj]，保持全局坐标系，不要把 tile 坐标带偏。”
这些提示不是让他背，也不是让他照抄，而是让他明白下一步该讲什么、该写什么、该避免什么坑。
候选人一边写，一边按照我们给他的自然语言解释，整段过程几乎没有停顿。
面试官听到的，就是一个工程师清清楚楚、没有卡顿、逻辑顺畅地解释自己的代码。
最后的边界条件，是整个面试里最容易失手的一环
题目中最大的陷阱，是当矩阵尺寸不是 tile_size 的整数倍时，最后一个 tile 会出现：
- A 的剩余子矩阵不足 tile_size 行
- B 的剩余子矩阵不足 tile_size 列
- A、B 在共同维度上剩下的长度不足 tile_size
如果现场没处理好，就会越界、或产生 shape mismatch，面试会直接崩掉。
但候选人在这一段没有慌。
因为在他写到这里之前，iPad 已经出现了这样一句温柔但极重要的提示：
“剩余部分不是重点，把两端切片的 min(M - i, tile_size)、min(N - j, tile_size) 念出来，工程师都能听懂。”
他照着说，也照着写。
面试官听到这些关键词时的反应通常是一样的：
“OK，这个人确实懂。”
读到这里，你大概已经看懂了：
这不是 mock，也不是培训，而是真正意义上的“现场托底”。
候选人靠的是自己的能力，而我们做的，是把那些会让他紧张、让他卡壳、让他忘词、让他乱想的东西全部从现场移除。
他需要做的只有一件事：
保持呼吸，然后往下念我们同步到他 iPad 上的内容。
技术，他原本就有。
我们做的，是让他能把这些技术安全地展示出来。
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