在爱玛总部上班一年了,我宣布:最不画饼的公司出现了……

在爱玛总部上班快一年了。

 

说实话,刚入职的时候,我对办公环境没抱太大期待。 

不是说爱玛不好,主要是我对制造业公司的想象比较固定:办公室在产线的隔间,房间昏暗喧吵,工位是90年代老式抽屉,食堂要拿着铝盒拜托阿姨不要手抖。(抱歉,幼时的电视剧过于深入人心了...)来了之后发现完全不是这样,每个人都有自己的独立办公位,有宽敞明亮的会议室,有展厅有阅读空间有实验室,已经非常好了!

 

直到前段时间,公司通知要搬进新办公大楼。

当时我正在工位上扒饭,看到消息的第一反应是:能有多大区别?

后来我第一次站在新大楼下面,才发现自己之前想简单了。

一、第一眼:它真的不像我想象里的制造业办公楼

我对新大楼的第一印象,是比想象中更像总部

不是那种很夸张的网红楼,也不是为了拍照硬凹出来的设计感,而是整体很干净、很利落。外立面看起来比较新,走近之后会有一种简约大气的质感。

 

这个感受对我来说还挺微妙的。

 

以前上学的时候,我对一家公司的判断,基本来自招聘页上的介绍:业务方向、薪资范围、福利列表。工作之后才发现,那些每天经历的小细节——办公室亮不亮、中午吃饭方不方便、有没有休闲运动的地方——反而更真实地影响一天的状态。

不是说要靠这些判断公司好坏,但它们确实会出现在你每天的生活里。

二、进门那一刻,我有点理解“总部感”是什么了

第一次进入园区大门,我确实愣了一下。

 

它不是传统印象中的接待大厅,也不是只摆个logo就结束。整个空间看起来更像是一个品牌入口,利用阳光倒映的品牌logo,这个创意简直“泰酷辣”。

 

以前我对电动车企业的理解,更多是门店、产品、生产、渠道这些关键词。但走进新办公楼之后,这完全是一个潮流、时尚、充满科技感的企业。

三、办公空间这件事,真的不是只有有工位就够了

搬进去之后,我最明显的感受是:这不就是让人羡慕的“别人家的公司”?哦不,是“我的公司”。

 

尤其是一些靠窗的公共区域,采光很好,视野也比较开阔。待在这里办公,整个人的心态都放松了不少。

 

当然,这不是说换了大楼工作就不累了。

 

该推进的项目还是要推进,该对齐的事情还是要对齐,临近节点一样会忙。但纵然工作繁忙,窗外的风景总能带来慰藉。

 

开会过后或是午后思绪滞涩时,我总爱走到窗边静静伫立。抬眼便是开阔景致,颇有一览众山小的意境,整个人也慢慢松弛下来。

 

这种小事不写在offer里,但待久了会影响你对公司的感受。

四、最现实的问题:中午吃什么

说到办公楼,我上学的时候最关心的其实很朴素:吃饭方不方便、品类多不多、是不是干净。

 

现在也是哈哈。

 

刚搬进来的时候,我第一时间关注的不是前厅多好看,也不是楼里有多少空间,而是中午到底去哪吃。毕竟对打工人来说,午饭质量直接影响下午状态。

 

从目前体验看,新食堂在这三个方面都挺扎实的:

  • 方便:餐厅连廊链接着主楼,下雨也没影响。上午开会到十二点,下午一点半继续干活,中间能稳稳当当吃顿饭,忙的时候也感觉特别踏实。
  • 选择多:好几个档口,中餐、简餐、粉面都有,每天换着吃也不会腻,不是那种“就那几样凑合”的状态。

  • 干净整洁:台面擦得锃亮,餐盒、勺子都干净清爽。墙面洁白,地面干爽,连打菜的师傅都戴着一次性手套,让人看着就放心。

现在想想,这种 “被好好照顾” 的感觉,其实比什么都重要。对我们打工人来说,一顿舒服又安心的午饭,就是工作日里最实在的小确幸。

 

五、为什么我说它不画饼”

我说最不画饼,不是说爱玛什么都完美。

任何公司都有忙的时候,也都有需要磨合的地方。制造业公司本身也不像互联网公司那样,天然自带很多年轻人滤镜。

 

但我觉得爱玛新办公楼让我比较有感的一点是:它没有用很虚的方式告诉你我们很好,而是用一些具体场景让你自己感受到变化。

你一走进园区就能感受到的品牌感和设计细节,是真的。

你忙完项目能去窗边放空、舒展一下的开阔视野,是真的。

你不用纠结外卖、下楼就能吃上干净又多样的午饭,是真的。

你想释放压力、保持状态时能随时使用的运动空间,也是真的。

这些东西不一定会出现在招聘JD最显眼的位置,但它们会出现在你每天上班的生活里。

 

对刚毕业的同学来说,这些细节可能比想象中重要。因为第一份工作不是只看title,也不是只看公司名气,你最终要面对的是每天具体怎么过。

爱玛这类公司和纯互联网公司不太一样,它的优势在于产品足够真实。你做的很多事情,最后不是停留在页面数据或者PPT里,而是会和真实出行场景、真实用户、真实渠道产生关系。

 

如果你喜欢这种能看到东西落地的工作,可能会更适合。

 

不过办公楼不能代表一家公司全部。

好看的楼不等于好团队,新的环境也不等于工作就轻松。

 

但在公司整体升级迭代的布局之下,新园区并没有忽略员工的日常体验。 园区整体规划兼顾了多方需求,也把员工日常办公的场景考量在内。

 

我一直认为,办公环境终究只是锦上添花。大楼只是外在载体,一份工作的核心,永远是团队氛围、业务发展与日常协作。当然,这份规划下打造的舒适空间,也实实在在为日常工作添了几分惬意。

 

#在爱玛,骑向未来#
全部评论
喜欢这种注重员工体验的公司,不愧是我电动车的公司
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发布于 今天 14:10 北京
贵司还招人么
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发布于 今天 16:52 广东
被安利到了。我之前对爱玛的印象就是“周杰伦代言的那个电动车”,没想到总部这么现代,改天去官网蹲蹲招聘。
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发布于 今天 16:52 北京
窗边能站一会儿、视野开阔这种细节,真的只有上过班的人才懂。我现在的工位连窗都看不到,闷一天感觉自己要发芽了。
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发布于 今天 16:51 广东
求问,是所有岗位都来这个新办公大楼了么
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发布于 今天 15:19 北京
中午不用纠结外卖这个点真的戳中我了,我现在实习每天最痛苦的就是11:30开始刷外卖,刷到12:10还没决定吃啥……能下楼就有食堂而且不难吃,在我这已经是神仙公司了。
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发布于 今天 15:15 陕西
接好运
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发布于 今天 14:28 湖北
妈呀,我上一段实习的制造业公司,食堂还是那种不锈钢餐盘+塑料凳,我已经开始羡慕了……果然愿意在总部上花心思的公司,都是别人的
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发布于 今天 14:24 广东
收藏了,秋招蹲一个爱玛的hc
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发布于 今天 14:21 浙江
艾玛,爱玛!
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发布于 今天 14:17 北京
不愧是新大楼,看着真新
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发布于 今天 14:12 广东
神仙公司+1
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发布于 今天 14:08 陕西
爱玛这么强呢啊,而且很年轻的感觉
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发布于 今天 14:05 广东
说的真好
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发布于 今天 14:01 浙江

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不愿透露姓名的神秘牛友
昨天 15:37
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牛客30247842...:因为不好进啊要是大厂随便进哪来这么多人装逼
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在我来鹅之后,接到的第一个完整大需求就是需要编写一个skill,之前的实习也写过一些skill,但是在我的理解中skill就是跟提示词没差,把你需要的目标全写上就好了,所以第一次mr我提交了一个超过1200行的md,被mt打了回去,为了完成这个需求,我又赶紧请教了我身边的大神同学,获取一些写skill的经验,将原先1200行的md进行了对应的references拆封,又通过我朋友教我的验证机制验证这个skill的效果,最后完成了我的第一个需求。正好前两篇文章给大家分享了写好的用来包装简历的skill,那么今天来给大家分享怎么去写一个好的,可以实际用来工作的skill,摆脱只会写提示词的尴尬。构建 Skill 的五个步骤Step 0:先写 EvalsEval(Evaluation,评估)是一套结构化的、可重复运行的测试用例集,用来判断 Skill 的表现是否符合预期。它不是泛指"测试一下",而是开发 Skill 的前提条件。一个典型的 Skill eval 集至少包含三类用例:- 正例(Positive):用户说“帮我看一下这个 PR 能不能合”,验证 Skill 应该被加载- 负例(Negative):用户说“帮我把代码格式化一下”,验证 Skill 不该被加载——路由别跑偏到不该触发的地方- 边界(Edge):“这个 PR 改了一行日志,要不要审”,验证边界情况下的路由行为正例和负例都要写,而且负例往往比正例更值钱——误触发是 Skill 路由的头号失败模式。Eval 不只是测一次。Perplexity 的 eval 分三个层次:如下图每种都要在 GPT、Claude Opus、Claude Sonnet 不同的 orchestration 模型上分别跑——Sonnet 和 GPT 的 Skill 行为差异很大,只在一种模型上过了不够。没有 evals,你改 description 就是在盲改,一个新 Skill 也可能悄悄搞坏已有的十个 Skill。Step 1:写 Description(最难的一行)description 是路由触发器,不是文档。写好它不需要关心 Skill 的内容,只需要关心能不能在正确的时间加载、有没有意外触发到不应该触发的地方——误触发是头号失败模式,每加一个 Skill 都有可能让其他 Skill 变差。糟糕的 description 描述 Skill 做什么,好的 description 说什么时候加载。举个监控 PR 的例子:不要写这个 Skill 做什么,要写工程师感到焦虑时会说什么——"babysit"、"watch CI"、"make sure this lands"。快速检查清单:- 以"Load when…"开头- 控制在 50 词以内- 描述用户意图,最好来自真实查询- 不总结工作流程Step 2:写 Body跟同事讲工作流程和跟 LLM 讲工作流程完全是两回事。对几乎任何面世超过一年的软件工具,只要提名字,模型已经知道怎么用。所以跳过模型已经懂的部分。不用写出每一步命令。比如不要写 git log → git checkout main → git checkout -b clean-branch → git cherry-pick commit。写 "Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts preserving intent. If it can't land cleanly, explain why." 模型在后者上表现好得多,尤其是事情不按预期走的时候。太规定的指令比灵活的指令更脆弱。然后聚焦 gotchas 和反例,它们是最高信噪比的内容。每次 Agent 搞砸了就加一条,gotcha 会自然地累积起来。条件逻辑或内容太重的东西移出 SKILL.md,放到 accessory file 里渐进加载。Step 3:用层级结构- scripts/ —— 确定性逻辑,模型不用每次重新发明- references/ —— 重型文档,条件触发才读("如果 API 返回非 200,读 api-errors.md")- assets/ —— 输出模板,模型直接复制填充- config.json —— 首次运行设置,问一次保存下来对于极其复杂的 Skill,进一步考虑是否应该拆成一组 Skill,用 depends: 声明加载关系。Step 4:迭代切分支出来,在无 Skill 的状态下跑 hero query(核心用户场景查询),建 eval 集,反复调。提交 review 时最好一个 changeset 里自带 eval 集。Description 里的小词改动对路由影响很大,甚至会 spillover(溢出)到其他 Skill,所以这些在 Step 5 之前做完。Step 5:发布大家快把这5步实行起来,成为写skill专家吧!
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