Anthropic SWE VO 的准备重点不只是刷题速度。Coding 轮会把一个能跑的版本继续推到并发、超时、去重和异常恢复；System Design 会围绕 LLM inference、batching、KV cache 和 streaming response 深挖。准备时可以先读 Anthropic Software Engineer interview guide，再把每道题写成可解释、可测试、能承受 follow-up 的版本。
第一面：Coding – Concurrent Web Crawler
題目：实现一个 web crawler，从 start_url 出发抓取页面，抽取链接并生成 sitemap。输入包含最大深度、同域名限制和并发上限，输出每个 URL 的状态、深度和父链接。
解答思路：先写单线程 BFS，队列里保存 URL 和深度，visited 集合负责去重，超过深度或跨域的链接不入队。并发版本用 worker pool 或 asyncio semaphore 控制同时请求数，每个请求设置 timeout，并把 redirect、相对路径、重复链接和空页面当成正常分支处理。共享状态要集中更新，避免两个 worker 同时抓同一个 URL。面试官继续追 robots.txt 或 rate limit 时，可以把域名级别的限流器拆出来，让 crawler 主逻辑保持清楚。
第二面：Coding – Profiler Trace Reconstruction
題目：给定一组定时采样的 call stack，例如 ["main", "parse", "decode"]，重建每个函数进入和退出的 trace event，并计算每个函数的活跃时间。
解答思路：比较相邻两次采样的最长公共前缀。旧栈中不在公共前缀里的函数按从栈顶到栈底退出，新栈中新增的函数按从浅到深进入。递归函数不能只用函数名判断，要用栈位置区分同名帧；采样间隔作为时间粒度，退出事件记在当前采样时间点。实现时把 trace event 和聚合统计分开，先保证事件顺序正确，再处理缺失采样、空栈和最后一次 flush。
第三面：System Design – LLM Inference API
題目：设计一个面向多租户的 LLM inference API，支持同步和 streaming response，要求控制延迟、提高 GPU 利用率，并支持高优先级请求。
解答思路：入口层先做鉴权、quota、prompt size 检查和 request id 去重，然后进入队列。调度层按模型、上下文长度、租户优先级和等待时间做 dynamic batching，GPU worker 负责推理和 token streaming。KV cache 要按 session 或 prefix 管理，缓存命中能降低首 token 延迟，但要设置内存上限和淘汰策略。高优先级请求不能无限插队，可以用 weighted fair queue。监控要拆成 queue latency、time to first token、tokens per second、GPU memory、error rate 和取消率，方便定位是排队、模型还是下游连接的问题。
第四面：Culture Round 与 HM 深挖
題目：讲一个你在工程判断上改变过主意的项目，并解释你怎样处理风险、团队分歧和上线后的问题。
解答思路：答案要落到具体工程取舍：先讲原方案为什么不够好，再讲你看到的新约束，比如延迟、可靠性、可维护性或用户影响面。分歧部分别写成“我说服了所有人”，要讲你怎样用实验、日志和回滚条件缩小争议。Anthropic 的文化轮会追价值观和安全边界，回答时要把工程判断和产品影响连起来：什么能自动化，什么必须保留人工 review，什么情况下宁可慢一点也不能冒险。
備考建議
Coding 重点练并发 crawler、LRU/cache、任务调度、trace 解析和状态机；System Design 重点练 LLM serving、队列调度、GPU batching、streaming、限流和可观测性。每道题都要准备两层 follow-up：一层是边界输入，一层是线上系统约束。Anthropic 还会看沟通方式，写代码时要把不变量和测试点说出来。
FAQ
Anthropic SWE VO 最该先准备哪一块？
先准备并发 Coding 和 LLM inference design。算法题要能写出正确实现，系统题要能解释队列、batching、缓存、取消请求和延迟指标。
Culture Round 怎么准备？
准备三个项目：一次复杂 debug、一次性能或成本优化、一次涉及产品风险的取舍。每个项目都要讲清指标、失败路径、上线策略和复盘动作。
Coding 轮写完主逻辑后还要做什么？
主动补测试：空输入、重复 URL、timeout、循环链接、递归栈、乱序采样和资源上限。Anthropic 的 follow-up 很容易从“能跑”转到“线上怎么稳”。
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