还记得 2022 年，正好是我研究生入学的年份。那一年有几件事，后来回头看，全是时代拐点：疫情突然放开，所有人几乎在同一时间“阳”了一遍；ChatGPT发布，我想注册个账号，官网排队、封号、收不到验证码，最后还是去闲鱼花钱找人代注册；GitHub、微软和OpenAI一起推了个叫Copilot的玩意，定价10美元一个月，说是能“辅助写代码”，我心想ntnd能写代码，那我以后干啥，至少在我身边，没有一个人真的在用。那会儿的大模型，更像是个玩具，你能感觉到它很聪明，但没人真的相信它能走进实际开发。大家的共识很简单：写代码这事儿，还是得靠咱老百姓。到了 2023 年，气氛开始有点不一样了。我几个师兄在...

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

？？？？？？如何评价

📍面试公司：腾娱互动🕐面试时间：26.1.23💻面试岗位：AI游戏应用研究❓面试问题： 1.自我介绍 2.说一说简历里的一个游戏demo 3.说说sql数据库的一些基本操作 4.说说之前在腾讯实习期间做了什么 5. 说一个最喜欢的游戏，并对其进行拆解，好的地方，不好地方，有哪些是AI可以用上的🙌面试感想： 后续顺利通过了，发了笔试题，笔试题涉及一个系统的开发（第一次见）。但后续感觉面试官（也就是入职后的直接主管）的态度不太友好，整体感觉很mean，觉得之后进去上班肯定很压抑，然后就没有推进后续流程了