记录一下，盛大旗下一个做 deep research 的子公司，agent / 全栈方向，三轮面下来的过程。先交代下背景。我今年应届，毕业五个月。读书的时候有三段实习：智慧芽（苏州做专利数据库那家，在算法组做 AI 对话、PDF 问答，也写过前端中台）、西湖大学（做 AI 应用，多模型组织起来生成论文综述那种）、商汤（给内部算法团队做大模型测试平台，多模态问答的量化评测）。毕业后没去大厂，进了一家小公司，前端身份入职，但基本啥都干了——写过一两个月前端，做过销售（自己主动跟老板说要去合肥、江苏见客户、进工厂理解需求），还干过技术支持、后端、算法，C# 写过 VS 的代码插件，Rust 写过企业...

3个月前我在腾讯字节的offer里选择了🐧，抱着有鹅选鹅的想法，结果刚来腾讯就经历部门调整和大裁员，还好字节给了我复活的机会，要化身节孝子了😭

这什么意思？

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...