中国电子科技集团公司第十研究所FPGA工程师面经

1️⃣霸王茶姬面经（hr面） “简单自我介绍一下” 我大概讲了专业成绩和获奖等，我特意提到了我在社团有过活动策划的经历 “嗯有过活动策划经历是吧，说一下你对最近的市场热点有关注吗” “你了解霸王茶姬吗？就你的了解说一下” “你知道我们最近做的活动吗？” “你觉得你的沟通能力怎么样” “你知道达人是什么吗” “你了解我们这个岗位吗” “你觉得以你的经历，能为这个岗位带来什么，你做这个岗位的优势是什么” “你从大学城到公司大概要多久” -反问环节 问了薪资和上下班时间之类的 2️⃣霸王茶姬复试面经（部门主管面） “简单介绍一下自己” “你觉得做一个活动策划最重要的是什么” “你想从我们这个实习中获...

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

前情提要仅做分享科普，文章很多细节并未表达出来，有兴趣可以深入了解一下，目前还只是试用阶段，没有发布正式版本。自己也可以通过这个协议来学习 制作项目，有个人思考 还不用花大价钱购买哈哈现状现在我们日常熟悉的ai对话，都是以问答-生成文本内容来进行的。而现在各大企业内部应该也有不少ai平台，描述一下需求即可搭建出一个像模像样的网站。但这都是由ai来生成js、html、css等代码文件最终运行渲染出来的，实质上还是文本输出。A2UI是什么？而今天，聊到的A2UI协议 给我的认知带来一些颠覆。引用官网的简介： A2UI（Agent to UI）是一种用于代理驱动界面的声明式用户界面协议。人工智能代理...