这一年，代码写得有点多。项目、需求、Bug、版本节点，一层一层叠在一起，时间被切得很碎。很多时候，电脑一合上，脑子里还在想流程有没有问题、逻辑有没有漏掉。所以当元旦假期真的要来的时候，心里反而松了一下。终于可以，先不写代码了。

和mentor的第一次谈话在谈话的最后，mentor跟我说：“我希望你把我当成资源，而不是老师。”“资源”这个词直接而准确，让我一时恍然。从小到大，“老师”总是连着某种规矩与距离，让我们习惯于被动等待教导、听从指令，把自己放在一个被定义的位置上。而“资源”，主语变成了“我”。这意味着我要主动去勘探、获取自己真正需要的东西。因为最清楚自己成长渴求的，正是我自己。这种主动的探寻与吸收，才是扎实的成长。以前觉得“资源”听起来功利，但现在有了不同理解——它其实接近“把自己当成产品”，持续积累知识、能力和格局，成为对他人有价值的人。这种价值不必宏大，可以对事、对人、对团队，也可以对自己在乎的领域。重要的是让“创造价值”成为思考与行动的一部分。汲取，是为了将来能够给予；提问，也是为了有一天可以解答。让自己有价，才能对未来有用。谢谢mt，受教了

最近投了字节的游戏客户端，没想到刚投完立刻说要约客户端的面，还让我考虑，拒绝之后还再挽留，有佬能说说啥情况么？

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...