结构工程师面试经验： 1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 使用的三维软件、仿真软件是什么？ 4. 建的模型里几个零部件之间的约束方式 5. 对身边常见的一些产品的内部构件有什么了解？ 6. 它们通过什么方式组装/连接？ 7. 如果给你个鼠标让你设计，首先要了解什么参数和内容？ 8. 对结构工程师岗位的认知 9. 未来的职业规划 10. 工作地点的选择 11. 家庭情况 12. 反问环节光峰科技2026届校园招聘进行中~【招聘岗位】光学 / 硬件 / 算法岗 / 产品研发类 / 技术研发类 / 产品类【我们提供】极具竞争力的薪酬回报机制+产品技术重大创新奖金、专利奖、国际三大工业设计奖等专项激...

哥哥姐姐们，跟我客观评价一下吧，不玻璃心

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

“比Go快45%，比Swift快近60%！ ”，当华为在2025年11月5日公布仓颉编程语言1.0版本的基准测试数据时，许多开发者的第一反应是难以置信。 一款国产编程语言，竟然在性能上实现了对国际主流语言的全面反超。这组来自BenchmarksGame基准测试的数据显示，仓颉的平均运行耗时为1.00，Go、Java和Swift的耗时分别为1.45、1.30和1.58。 数值越小代表性能越好，这意味着仓颉在运行效率上具有明显优势。性能优势的背后，是仓颉语言独特的设计理念。 华为在白皮书中指出，他们通过“值类型优化+轻量化运行时”实现了这一突破。 这种设计特别适合高性能场景，能够满足从资源受限的物...