写下这篇文章时，已是2026年5月26日，距离2026届毕业季仅剩不到一个月。对许多双非院校的毕业生而言，过去的大半年是一段浓缩了焦虑、坚持与成长的时光。从去年9月的秋招“海投无果”，到今年3月春招的“精准突围”，一位普通二本院校的市场营销专业毕业生，用他自己的方式走过了这段路。本文梳理了他的真实经历与反思，希望能为正在求职或即将求职的年轻人，提供一份可参考的“避坑指南”与“心态地图”。一、起点：一张不被看好的“底牌”2025年9月，秋季招聘的号角刚刚吹响，身在南方某二线城市普通本科院校的他就感受到了寒意。他的学校既非985、也非211，专业是市场营销——一个听起来什么都能做、但似乎什么都不精...

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

我要同无赖公司战斗到底

1. 介绍下自己的优缺点2. 你的 Agent 主要是用来解决什么问题的？这个 Agent 主要解决跨境电商运营中“数据分散、决策链路长、人工分析慢”的问题。传统运营需要分别看广告后台、商品后台、库存系统、用户评论、竞品价格和售后工单，再人工判断问题原因。Agent 的目标是把这些数据源通过工具封装起来，让模型按任务目标自动规划查询步骤，并生成有证据支撑的运营建议。比如用户问“为什么这款蓝牙耳机最近销量下滑”，Agent 不会直接回答，而是会拆成几个子任务：查曝光和点击是否下降，查转化率是否下降，查广告 ROI 是否异常，查库存是否断货，查评论是否出现集中差评，查竞品是否降价。最后根据证据判断...