网友提问：您好，我是末211本计科大三下，选的方向是agent开发，近期期望是找到一份大厂实习准备秋招，最终的就业期望是大厂或者能实现生活工作平衡的中小厂现在是只有一个做传统rag的小厂实习，一个掌握情况一般的开源agent项目（一直觉得还需要继续准备，花了好几天都在看代码逻辑都没看完，是不是自己的学习方向不对，更多应该根据简历要点去记忆理解设计思路和tracingoff），力扣也因为在优先学项目只刷了十题不到，代码能力也很弱只会ai编程，学和做的agent也和前后端不太靠得上目前简历都没有做完，又感觉学习的方法不对，害怕agent方向竞争太大自己得转去别的方向毫无准备，暑期基本赶不上了，想转...

这个电话我漏接了回拨无效 说只能等人主动拨回来想问问这个是腾讯官方的还是腾讯外包的啥的🥹 无邮件约面信息

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...