刚进大厂，你会发现一切都比想象中有秩序，也比想象中更高压。早上打卡，电梯里都是低头刷手机的人；开会总有 PPT、KPI、deadline，每一句话都像在考验你的专业度。你会感受到“效率第一”，无论是代码提交、文档整理，还是团队协作，都有明确流程和规范。但同时，大厂也有它的温暖：完善的工具链、稳定的项目架构、成熟的 onboarding，让你少走弯路；同事之间的技术分享、内部培训，让你能快速成长；偶尔的团建、零食柜和下午茶，又让紧张的工作多了几分轻松。最明显的感受是——你总能看到自己的成长，但压力也一直伴随。时间管理、沟通能力、学习能力，都被放大考验。大厂上班，不只是工作，更像是在一个“加速器”...

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

1. 简单介绍一下你自己和你的项目经历参考答案：我是XXX，毕业于XX大学XX专业，有X年嵌入式开发经验。我的技术栈主要包括C/C++编程、ARM架构、Linux和RTOS双平台开发，熟悉常用通信协议和驱动开发。在项目经验方面，我主要做过三类项目。第一类是基于Linux的智能设备开发，负责应用层和驱动层的开发工作，实现了设备的网络通信和数据处理功能。第二类是基于FreeRTOS的实时控制系统，主要做传感器数据采集和电机控制，对实时性和稳定性要求较高。第三类是智能硬件产品，涉及到低功耗设计、无线通信和用户交互，这让我对产品化开发有了更深的理解。我比较擅长的是底层驱动开发和系统优化，能够独立完成从...