Codex 最近的热度非常高，和 Claude Code 一起成为继 OpenClaw 之后，AI 圈又一个炙手可热的词。反正我是文用 Claude Code，武用 Codex。两个配合，天下我有。上一篇我们分析了 Claude Code 的 CLAUDE.md，今天我们来分析分析 Codex 的 AGENTS.md。有一说一，第一次写 AGENTS.md，总觉得他就是个 README。但随着对 Codex 的深入使用和理解，逐渐有了不一样的认知。确实都是 Markdown 文件，但写得好和写得烂，Codex 的工程能力差距能有天壤之别。可能很多小伙伴没有时间去分析，今天这篇我花了很多 tok...

是不是简历有什么问题。😭阿里简历挂拼多多笔试挂腾讯 美团 字节 百度 得物 泡池子

历时两个月，23场面试，最终收获4家offer，努力终将会有结果。找实习的这段时间令人痛苦，是空窗一场面试都没有的窒息感，是多次二面挂三面挂的绝望感，但是我都咬牙坚持下来了。3.18-momenta4.13-同程旅行4.28-字节跳动5.9-OPPO

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...