字节直接现场用Copilot写代码，但有个坑：他们看的不是你会不会用AI，而是你怎么改AI生成的代码。我一开始直接用了AI的结果，面试官说"这个边界条件有问题，你发现了吗？"我才意识到他在测试我的code review能力。阿里更狠，给了个需求让我用AI辅助完成，然后追问"为什么AI给了这个方案？还有更好的吗？"我答不上来，因为我就是无脑接受AI的建议，根本没思考过为什么。小红书问得比较软："你平时用AI工具吗？觉得哪些场景最有用？"我说用来写单测和重构代码，面试官点头。后来过了。我的感悟是：AI Coding不是看你会不会按Tab，...

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

作为正在求职的后端学生，我认为能抗压、学习速度快、逻辑思维强的人更适合大厂。不光要有扎实的技术功底，还要懂得团队协作、高效落地需求，愿意主动复盘优化。不畏惧高强度节奏，能快速适应业务迭代，踏实肯干且持续成长，才是大厂真正青睐的人。