字节意向

📍面试公司：小红书🕐面试时间： 2 月 3 日💻面试岗位：前端实习❓面试问题：自我介绍一下你提到的项目：庆快校园开发过程中遇到了什么困难。我的困难是双 token 的处理，然后讨论了一些双 token 的东西公司实习项目干了什么，然后讨论了一些问题，我是怎么处理的，面试官追问细节vue3 响应式原理vue 父子组件通信平时怎么写代码的手写三栏布局，多种情况，聊了一些 grid 和 flex还有追问如果是平均分要怎么写flex：1 是什么代码输出题，宏任务和微任务手写 promise.all，遇到一些问题，我用foreach同步代码遍历没有判断结果的数量对不对就直接resolve了反问，问...

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

人生第一个offer，从此成为节孝子字节timeline:12.29  一面12.30  二面  hr面12.31  ocmomenta:12.25  一面12.30  二面 oc从刚开始面小厂被无情嘲讽，到一天拿下两个大厂offer，中间经历了好多好多困难和挫折，感谢一路上帮助的 人，感谢没有放弃的自己。再见2025，加油2026！

rt，27号开的提前批，当天下午投递，晚上约面，约的是次日（28日）晚上，计划半小时面试官自我介绍，我自我介绍后续围绕项目、实习、场景拷打，无算法、少量八股围绕我的一个高并发项目拷打，多级缓存，HeavyKeeper原理，Caffeine，分布式系统缓存一致性...另一个项目拷打，线程池是如何设计的，单核多核下IO阻塞计算型如何分配线程，aop和反射在项目中的应用，动态代理，多智能体协同中实现一致性的机制...半小时过了面试官说还想问点问题，接着面了二十分钟实习拷打，多租户平台设计隔离性设计是如何保证的，权限校验的设计，策略模式最后问对希望偏业务一点还是中台一点，对于base地的考虑反问，问部...