tplink座谈会

1. 什么是硬件编解码？和软件编解码有什么区别？硬件编解码定义：使用GPU、DSP或专用芯片（如ASIC）进行音视频编解码，利用硬件加速单元完成计算密集型任务软件编解码定义：完全使用CPU进行编解码，通过软件算法实现，如x264、x265、libvpx等性能对比：硬件编解码速度快，通常是软件的5-10倍，CPU占用率低（5-15%），功耗低。软件编解码速度慢，CPU占用率高（80-100%），功耗高质量对比：软件编解码质量更好，可以精细调节参数，压缩率更高。硬件编解码质量略差，参数调节受限，相同码率下质量不如软件灵活性对比：软件编解码支持所有编码格式和参数，更新方便。硬件编解码只支持特定格式（...

投了一百多份0个邀面，0个人在意😄😄😄过了个初筛终筛还秒挂🤣🤣🤣

最终还是婉拒了小红书的offer，厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验，都比之前好太多，开的薪资也还算过得去，这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的，还是抵不住对Agent的兴趣，选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过，在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent，而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域，本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习，也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分，确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容，基本上90%左右的内容都是AI生成的，AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用，那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求，更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了（叠甲：起码在我看来是这样）。所以不太区分的主要原因，还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆，他们有很多新的概念和架构提出，我们往往需要快速验证（MVP版本）来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段，加上Ai Coding的辅助，目前看起来问题不大（仅仅针对Agent而言）。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的，本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看，区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么？是的没错，本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering，抽象成一种架构思想（类比框架、或者你们业务架构，参考商品有商品发布架构来提效）。本质还是提示词，但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果，这个还是有很多探索空间和玩法的，例如Cursor的思想：上下文万物皆文件， CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的，还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点，而不是你让AI生成的那提示词，然后调用了一下大模型那么简单；也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow，从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事，大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的，我们ld也常把这句话挂在嘴边：“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代，懂一点还是会好一点，所以润去字节了。目前的实习生活呢，除了修一些Tools的问题，还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点，看看能不能迁移过来，感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多，希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场，希望能好好的吧。说不定下次发的时候，正式AI泡沫结束，然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏，有不对的🙅不要骂博主（浅薄的认知），可以私聊交流

测评「卷不卷」灵魂拷问 "弹性打卡+5点半跑路自由"是真的！ 但！前提是高效搞定KPI（划重点） 对比广州某些大厂「表演式加班」，凡岛更适合目标感强、想快速成长的狠人 （上周刚见证同组管培生半年升主管，述职PPT那句“广州不相信眼泪，但努力的人永远幸运”直接封神） ▪️ 「萌新生存法则」 1️⃣ 团队95后占70%，开会直接甩脑图互怼，但吵完立马奶茶和好 2️⃣ 公司四餐全包（粤菜湘菜川菜轮流投喂），本湖南人狂喜 3️⃣ 神舟路地铁口10分钟通勤，周边租房2k能拿下带健身房的新公寓 （广州打工人忠告：选离地铁＜15分钟的房子！暴雨天就知道多救命） 【日化新锐·广州凡岛】26...