许愿🙏🙏🙏

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...

现在投暑期还有机会吗😭

好好享受最后的在校生活还有1个月就是大四全职实习毕业了

近一年来，各类 Agent 产品集中爆发。为了体现技术先进性，许多接入了大模型的应用都将自己定义为「Agent」。但在实际使用中你会发现，很多号称 Agent 的系统，底层仍然是传统的自动化流程。它们的步骤是固定的，路径是预设的，缺乏自主决策能力。这实际上是 Workflow，而非真正的 Agent。那么，Workflow 和 Agent 到底有什么区别？一个需求到底该用 Workflow 还是 Agent？本文将按 Workflow 定义 → Agent 定义 → 核心对比 → 选型策略 的结构展开，概念与结论紧密结合，读完即可判断。一、Workflow📌 一句话定义：Workflow 是...