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背景：双9 女1.新凯来（base北京）：多物理场，23k*15，公积金单边5%，第一年总包34.5，周六日加班费双倍工资，五险一金，不提供宿舍，强度高；2. 四方继保（base北京）：研发，22k*13，双边公积金各12%，无加班费，八险一金，提供一年宿舍，加班情况不明确，hr说双休，项目紧急需要加班。球球兄弟姐妹萌帮忙选一下！！

不知真假，但PUA不可取啊  

众所周知，早在AI Coding工具之前，辅助驾驶已经走了很长的路，他们对等级有L1、2、3等之分。所以本次我从等级角度，各个推荐一下。L1：各类插件，主要用于代码补全，对话等操作。国内外大厂的产品都可以用，差距不大。L2：脱离插件形态，有了更多元的能力。此时差距明显，模型与IDE本身的调教都有着差异。T0：Cursor。T1：亚马逊的Kiro，腾讯的Codebuddy，字节的Trae，阿里的Qoder，还有美团、快手等厂（同等级排名不分先后）因为是国际版，所以模型能力都一样了。我的原则是，哪个能白嫖，就用哪个。T1.5：以上的国内版本。L3：脱离IDE形态。各家都在探索，完全不需人来编写任何代码。率先出击的是，Claude Code，Gemini Cli。早期是黑窗形态，最近才有了可视化界面。黑窗状态下，我们只需要Shell脚本、提示词和command命令即可完成完全沉浸的AI Coding。但其实，这个目的，更是为了加入流水线，实现全自动化。当一个需求、issue来临时，前置脚本自动读入上下文，API 交互给L3工具，再通过HOOK、SKILL等触发自动测试，代码审校，提交代码等操作。腾讯跟的比较快，派出了Codebuddy Code，配合国产的GLM模型，能力尚可。字节的Trae则走了自己的路，SOLO模式，更方便于新手入门。阿里则剑走偏锋，把眼下的产品每一步都做到最好。不过，真在生产环境中，还是L1的Tab Tab不全最让人放心。