​（对着刚布置好的圣诞树发了会儿呆，敲下这行字）嘿，是我。刚被我妹“友好提醒”：“哥，平安夜你……不会又要对着电脑过吧？”那一瞬间，我CPU过载了。圣诞？它对我们这群人来说，好像就是：地铁里循环播放的 Jingle Bells BGM（还关不掉）。产品经理突然仁慈地说“今晚不加班”（但需求照旧）。以及，一个写代码显得不合时宜，不写代码又浑身难受的终极矛盾。直到我盯着闪烁的光标，顿悟了：圣诞节，本质上不就是一场大型的 “人类系统年终联欢暨依赖关系重构大会” 吗？有仪式感（装饰），有数据交换（礼物），还有间歇性异常（甜蜜的负担）。想通这点，我立刻在命令行里建了个新项目：“圣诞极客夜：非异步阻塞式快...

今天筛笔试报告，碰到个疑似作弊的，点进去一看直接给我整懵了——监控画面白花花一片，居然就穿了条裤衩在考试！太具冲击力了。真心奉劝各位牛油：笔试要穿衣，裸体不笔试！别让自己的社死现场，成为HR的年度爆笑素材！

我的项目的代码都是ai写的，我是27届，想本科就直接就业，我学什么能找到工作啊，现在一个实习都找不到，求求大佬指点迷津😭😭😭

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...