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我经常处理大型单一代码库，并且遇到了一个反复出现的问题：在不同的会话和分支中管理本地专用开发文件（脚本、配置、代理指令等）时遇到困难。<p>因此，我创建了一个命令行工具，可以在不修改代码库本身的情况下，将本地专用开发文件叠加或移除。
我很好奇其他人在实践中是如何处理这个问题的。
在纸面上，招聘通常从明确的标准开始：技术栈匹配、工作经验年限、之前的职位。然而，我注意到许多候选人与职位描述可以很好地对接——有时甚至会调整谈话内容以适应职位描述，但这并不一定是真正的信号。
随着时间的推移，我开始看到两个层面：
1. 正式匹配——经验、技能、角色对接（这仍然很重要，必须具备）
2. 人际匹配——在困难时沟通的感觉
让我感到惊讶的是，第二个部分往往在后期变得决定性。
当优先事项发生变化、截止日期延误、工作范围变化，或者有人需要在职位描述之外工作时，技术差距通常可以解决。但糟糕的沟通或缺乏信任则会变得非常昂贵。
所以我想知道：
- 你个人是如何评估这种人际方面的，而不仅仅依赖直觉？
- 你是否见过因为沟通问题而导致强大的技术匹配失败的案例？
- 在面试过程中，你有没有具体的信号去关注？
我对实用的方法感兴趣，而不是理论。
“Weed” 是一个 AI/ML 库，风格类似于 vm6502q/qrack（现在是 unitaryfoundation/qrack，托管在 GitHub 上）。我编写了 (C++) Qrack 量子计算机模拟框架（目前其 ctypes Python 包下载量超过 250 万次），旨在实现绝对最小的依赖关系和供应链漏洞攻击面：它仅在最低限度上要求纯语言标准，支持可选的 OpenCL 或 CUDA 进行（与厂商无关的）硬件加速，并可选择包含 Boost 库以提升性能。“Weed”的目标是为 AI/ML 推理和反向传播提供与 Qrack 在量子计算中相同的标准和实用性：永远不被锁定在某个硬件厂商，永远不会因缺乏上游依赖支持而无法在某个平台上部署，并让严谨的工程和设计指引新颖的优化方向，所有这些都通过“透明”的最佳默认用户设置接口协同工作。