Сигнал из хука LLMScience: подготовка к техническим собеседованиям поменялась. На позиции Senior, AI Engineer и Applied Scientist одного LeetCode уже мало — спрашивают про агентные циклы, сжатие KV-кеша, деградацию RAG-систем и распределённый инференс LLM. Под это обновили репозиторий AIMLInterviews, и в нём появился MCP-сервер, который подключается к терминалу, Claude или Cursor и гоняет пробные собеседования без спойлеров. Витрина — vibe-studio.uk.
Соседи: Harness Engineering: контекст, MCP, оркестрация, MCP для Photoshop, Blender и After Effects, кеш субагентов Claude Code, pass@k и надёжность агентов.
Что за репозиторий
AIMLInterviews — гайд по техническим собеседованиям на AI и ML роли в крупных компаниях. Автор собирал его по своему опыту: в 2020 году он получил пять одновременных офферов (Meta, Google, Amazon, Apple, Roku), а в 2025 — повторные от Amazon и Apple на позицию AI Tech Lead. Репозиторий распространяется по лицензии MIT, на момент написания у него около 9,8 тыс. звёзд на GitHub. Главы по README:
- Алгоритмические задачи в стиле LeetCode.
- ML-кодинг.
- Широта ML: классика, GenAI, агентный ИИ.
- Системный дизайн: классический ML, GenAI, агентные системы.
- Поведенческие и лидерские интервью.
Отдельно — подборка материалов по GenAI, ссылка на репозиторий про агентные системы и MCP-сервер.
MCP-сервер aimlinterviews-mcp
Самое интересное для тех, кто живёт в Claude Code или Codex. Сервер превращает любой MCP-совместимый ассистент в тренера: находит задачи из программы, даёт подсказки по нарастающей, строит план подготовки под конкретную компанию и разбирает ваши ответы, не выдавая решение сразу.
Подключение из README:
- Claude Code: claude mcp add aimlinterviews -- npx -y aimlinterviews-mcp
- Codex: codex mcp add aimlinterviews -- npx -y aimlinterviews-mcp
Важная деталь: сначала нужно склонировать репозиторий и запускать команду из клона либо задать переменную AIMLINTERVIEWS_ROOT. Сервер читает задачи из файлов репозитория, без них ему нечего показывать.
Почему это не только про собеседования
- Наглядный пример MCP «под задачу». Не огромный сервер на всё, а узкий инструмент с понятной программой. Так же можно собрать MCP для онбординга в свой проект или для обучения команды.
- Режим без спойлеров. Обычно агент сразу пишет ответ. Здесь поведение «подскажи, но не решай» задано на уровне инструмента. Тот же приём полезен для код-ревью, когда вы хотите разобраться, а не получить патч.
- Темы совпадают с тем, на чём ломается вайб-кодинг. Агентные циклы, контекст, RAG, инференс — это ровно то, что определяет, почему агент в вашем проекте тормозит, теряет контекст или жжёт токены.
Темы 2026, которые стоит знать даже без собеседования
- Агентные циклы. Как агент планирует, вызывает инструменты, проверяет результат и решает, когда остановиться. Подробно — в разборе Harness Engineering.
- KV-кеш. Почему длинный контекст дорогой и как кеширование экономит деньги. Практическая сторона — TTL кеша субагентов в Claude Code.
- Деградация RAG. Почему поиск по документам со временем отвечает хуже: устаревшие данные, плохая нарезка, дубли.
- Распределённый инференс. Как модели раскладывают по нескольким GPU и откуда берётся задержка до первого токена.
- Системный дизайн агентов. Где ставить ограничения, журнал и ручное подтверждение. Свежий пример, зачем это нужно, — агент, оставленный на ночь.
Как пользоваться с толком
- Клонируйте репозиторий и подключите сервер к тому агенту, в котором и так работаете.
- Попросите план под роль и компанию. Сервер умеет строить планы подготовки.
- Решайте сами. Берите подсказки по одной, а не весь разбор. Иначе получится ещё один чат, который думает за вас.
- Переносите в свой код. Разобрали KV-кеш или RAG — проверьте на своём проекте, где агент теряет контекст или где дорого.
- Следите за токенами. Пробное собеседование в Claude Code — это обычная сессия с обычным расходом.
Коротко
AIMLInterviews обновили под 2026: главы по алгоритмам, ML-кодингу, GenAI и агентам, системному дизайну и поведенческим интервью, плюс MCP-сервер aimlinterviews-mcp. Он подключается к Claude Code и Codex одной командой (после клонирования репо или с AIMLINTERVIEWS_ROOT) и работает как репетитор без спойлеров. Для вайб-кодера это и подготовка к роли AI Engineer, и хороший пример узкого MCP под задачу.