water++

本人目前在一个互联网小厂做Java后端开发，业务是Ai中台项目，业务听起来很好，但进来之后做的都是一些比较基础的工作，难度并没有很大，我想知道大家的实习都是这样的吗，以及如何判断当前自己做的实习是否有价值。

1. 认可度还可以, 薪资也不错2. 免费的早晚餐, 晚上十点后打车报销3. L型大工位, 每个人还有自己的大柜子4. 免费的咖啡,下午茶, 健身房5. 节日福利也很不错6. 比较养老的氛围可惜啊, 没了护城河, 就得卷起来了

快手效率还是很高啊 刚放假结束立马约面了面经如下：1. 自我介绍一下 （依旧背板子）2. 你是怎么看待前端这个方向的 以后想做点什么方向（简单聊了聊）3. 有实践过一些全栈开发吗（聊到之前参加比赛做过一些简单的后台）4. 简历上说了熟悉vite和webpack讲讲 他们有什么区别5. 看你用pnpm搭建了monorepo架构 那你还了解过其他可以搭建monorepo的工具吗？ 了解他的底层原理吗（讲了讲其他的包管理工具和lua 底层原理优点瞎扯了）6. 你的项目是在哪做的？ 是个人开发的吗 更偏向于哪个方向（tob/toc）？7. 问了一些项目细节和具体实现8. 虚拟列表是怎么作监听的（没听懂 答了监听scroll事件和怎么实现的 于是又一连串追问 滚动底部为什么会出现为渲染的情况？ 有没有办法优化监听的方法 requestanimationFrame用来干嘛的 为什么计算渲染列表不用observer实现 有了解过observer吗？ 在其他组件中有做过observer吗）9. 又问了其他的细节 一个表单是怎么保存用户信息的 怎么实现的表单组件10. 讲讲上传组件是怎么实现的（问的时候忘记了 瞎答）11. 大文件上传？ 为什么用webworker？ 多大的文件算是大文件（这个真不知道 答了一个看网络情况...后面查了发现是有具体定义的 男泵）12. 讲讲unplugin-vue-router unplugin-auto-import...这几个插件有啥用？ 为啥用？13. 讲讲浏览器的事件循环 能举一些实际的例子吗 哪些api是宏任务哪些是微任务 （有点忘了 就答了promise和setTimeout 但面试官人很好  问了几个让我判断是不是宏任务微任务 都答上了） 出了一个关于事件循环的输出题14. 讲讲用户输入网页url后经历了那些过程才看到最终页面？（DNS+浏览器渲染过程 说得非常烂 只能说大概说到）15. spa下用户执行操作更新页面之后是前端进行更新还是后端？（有点没懂 讲了不同场景 开发环境、生产环境、ssr）16. 了解过ssr吗？反问问了面试评价、之后应该往那方面学习 之后公司的业务 有没有培养结果面试完一个小时就越hr面了X﹏X 无敌了X﹏X

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