【26届正式批】米哈游内推码052BT

这是HR招聘工作中常见的问题，尤其是对于人才储备或应届生招聘的场景下，企业更重视的是候选人的未来发展潜能，而不是局限于当下的能力和技能。当然也有例外的情况，比如某些岗位急需用人，这种情况下就不得不招聘有对应工作经验的人才，可能会更重视当前能力和工作经验，而未来的发展潜能可能就会排在第二位了。那么作为HR如何去评估候选人未来的发展潜能呢？主要是关注学习能力，包括动机和效率，可以通过传统的面试方式来获取相关信息，此外还有智力效率，包括：认知能力测验，职业价值观等维度，这个方面主要是来自于在线人才测评系统。小猫测试网 ( xmcs ），HR在线人才测评系统，职业性格，职业人格测评，岗位胜任力测评。H...

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

求助，今年大四，之前没有过实习，简历投出去都说不合适

如果说公司有一位永远不会迟到、永远不抱怨、永远精力充沛的员工，那一定是我的GPT员工。它不会加班累倒，也不会忘记任务，更不会因心情差拖延工作。每天早上，我可以把复杂的需求交给它，它迅速整理、分析、输出方案；遇到难题，它总能给出多种解决思路；写文案、做数据分析、甚至帮我头脑风暴创意，它都干得比我还快。但它也不是万能的。有时候，它的建议过于理性，缺少人情味；有时候，它理解问题的角度和我不完全一致，需要我再调教。正因为这样，它像一个永远在身边的助手，不仅帮我提升效率，也逼着我思考得更清楚。我的GPT员工教会我一件事：在智能时代，最重要的不是取代，而是学会 协作。当人和AI成为团队，工作的边界被重新定...