在AI提效的背景下，快要成为全栈了

核心就是让 AI 能自主规划、执行任务，比如做个智能助手 Agent，用 LangChain 就能快速搭基础框架，先从单任务 Agent 练手，再进阶多 Agent 协作就可以了

为什么想来我们公司？疯狂舔他，平台好、业务稳定，技术氛围比较足，想在这里长期稳定发展，也能学到真东西 . 别太直接说: 钱多, 显得多少有点呆期望薪资去网上搜一搜，看看有没有这个公司的大致薪资范围，报一个中位数；如果没查到，就说自己没什么经验，愿意服从公司安排。怎么看待加班作为一个新人以完成工作为前提，需要的时候我会配合加班，以尽快熟悉业务、提升自己为主。职业规划先把技术和业务学好，尽快独立负责工作，长期走技术路线。对公司了解投之前从网上瞅瞅公司干啥的，就猛猛夸，说他很适合长期发展，非常想加入，多好多好，显得自己比较了解这个公司。优点缺点优点：爱学习缺点：太爱学习了 比较死脑筋；纯爱学习没啥爱...

ComfyUI v0.14.2 发布：修复 Gemini/Nano banana 节点空白图像问题，全新 MIME 匹配机制登场1. 更新目标：解决 Gemini/Nano API 空白图像问题在此前版本中，ComfyUI 的 API 节点在处理 Gemini 模型生成的内容时，偶尔会出现返回空白图像的情况。这个问题主要出现在节点对返回的 MIME 类型进行匹配的过程中，系统仅能识别具体的字符串类型（如 "image/png"），而无法通配或灵活识别其他类型，例如 "image/jpeg" 或 "image/webp" 等。此问题导致部分模型生成的图片未能正确提取和呈现，严重影响使用体验。v0.14.2 版本针对这一问题进行了根本性的技术改进，通过使用 glob（通配符）匹配机制，使 MIME 类型匹配更加灵活和智能，从而彻底解决这一潜在漏洞。2. 代码关键改动：增加 _mime_matches 函数在 comfy_api_nodes/nodes_gemini.py 文件中新增了如下逻辑：def _mime_matches(mime: GeminiMimeType | None, pattern: str) -> bool:"""Check if a MIME type matches a pattern. Supports fnmatch globs (e.g. 'image/*')."""if mime is None:return Falsereturn fnmatch(mime.value, pattern)这一函数通过引入 Python 标准库 fnmatch 模块，实现了基于通配符的 MIME 字符串匹配。从原先的严格字符串等值判断，演进为支持标准通配表达式，如：• "image/*" —— 匹配所有图像类型；• "text/*" —— 匹配所有文本类型；• "application/*" —— 匹配所有应用数据类型。这样一来，当 Gemini 模型在返回数据时使用不同的 MIME 描述（例如某些模型可能返回 "image/jpeg" 或 "image/webp"），程序都可以自动识别并正确提取图像数据，极大提升了兼容性与稳定性。3. 函数 get_parts_by_type 改进：全面采用 _mime_matches 匹配机制在此函数中，原本用于判断 MIME 类型的逻辑为直接字符串比较：elif part.inlineData and part.inlineData.mimeType == part_type:新的代码将其改为：elif part.inlineData and _mime_matches(part.inlineData.mimeType, part_type):同样地，文件数据部分也采用相同逻辑：elif part.fileData and _mime_matches(part.fileData.mimeType, part_type):这意味着无论数据是 inlineData（内嵌数据） 还是 fileData（文件数据），都能通过灵活的模式匹配来识别不同类型的输入内容。这一步调整是本次更新的核心，它直接关联到 Gemini 节点的图像提取逻辑，也是解决空白图像问题的根本。4. 函数 get_image_from_response 改进：支持所有图像类型此前版本中，程序仅从响应中提取 "image/png" 类型的内容：parts = get_parts_by_type(response, "image/png")但由于很多模型会生成多种不同格式的图像，因此新版将其改为：parts = get_parts_by_type(response, "image/*")这意味着系统现在可以从返回的任何图像类型（包括 JPEG、WEBP、GIF、TIFF 等）中识别并提取图像数据，大幅度提升兼容性与处理效率。这一调整配合 _mime_matches 函数的通配符匹配机制，可视为一次重要的底层增强，为未来扩展更多的模型支持打下了坚实基础。