从5月7号入职到现在已经过了一周啦，记录一下最真实的感受…… 公司的伙食还是很不错的，每天餐补38元，早中晚各8-15-15，每天下午还有固定的下午茶，随机刷新糕点饮品甚至还有KFC。 午休时间也很完美，十二点到十四点（包括吃饭时间），应该算行业内中上水平了。虽然一周会有那么几天要上班到晚上八点半，但好像又没有觉得抗拒。 在这里每天都能学到很多很多在学校中接触不到的知识，能直接接触一线开发环境，在项目中将知识结合实践，对于我这个双非本实习生来说还算是很有价值的。组内同事跟导师也非常友好，虽然我没什么开发经验有时会问一些很低级的问题，写代码时也偶尔犯一些低级错误。今天15号是前公司发工资的日子，...

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

我是最近才开始用cursor并且使用一些国内外的编程模型，我发现不管是国内的还是国外的模型，在进行长对话之后大概率都会有幻觉情况。我现在的解决方法就是从prompt和rule上下手。将一些常用的代码规范和数据库表设计规范整合成rule，这样在编写prompt的时候可以轻松一点不同的职责需要创建不同的rule，比如最近在写毕设时就会涉及到原型设计、前端编码、后端编码以及数据库表结构的设计，这就得编写四个rule，如果写到一个rule中会使规则文本过长，对模型也是一种压力，分开设计可以让ai在扮演不同角色的时候单独使用不同的rule。在编写prompt时，主要就是以角色+需求来写，需求尽量精简即可...