离职之后才发现，世界真的就是个巨大的草台班子。原本我一个人负责的项目，我走了之后被拆分给好几个人一起做，结果还是干不明白。不是事情有多难，而是没人愿意真正把细节弄清楚。需求一知半解，代码没人整体把控，出了问题就来回甩锅，效率反而更低。以前总觉得很多流程很“正规”，现在才发现，很多事情能跑起来，靠的只是有人在兜底。一旦兜底的人走了，系统立刻开始摇摇欲坠。所以有时候真不是个人多就行，草台班子里，真正靠谱的永远是那几个把事当事的人。

听说华为云又被叫缅北云，一去一个不吱声，8,9月份刚刚大量人员输出，后面业务造假，听着都吓人，还好没去，去了也是卖命，直接拒绝发送简历，拒绝加微信，面试官直接给我回了个“？”我：已读，不回，高冷。

大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...