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

我是专升本三本学院的计科专业学生，现在面临毕业，感觉整个人都卡在了十字路口，想听听大家的建议。去年3月中开始学Java，看的是韩顺平的全套，当时觉得讲底层原理很扎实，现在回头看反而有点浪费时间，导致进度很慢。7、8月在家学JavaWeb也没学完，家里事情多，静不下心。9月开学后，专业课又多，没多少时间自学，也没敢怎么逃课。到11月，我实在顶不住了，决定放弃Java，开始海投任何岗位，就想毕业先有份工作。后来找了个少儿编程的工作，培训两天感觉完全不适合自己，主动离开了。之后在学校附近租了房，一度想备考一年研究生，就找了个菜鸟驿站兼职，每天4小时，特别累，时薪还低，干了20天就撑不住了。又想着高峰期跑外卖，分期买了黑骑士，考了D照，上牌还遇到一堆问题，压力巨大，还欠了4千块。跟家里坦白后，退了房（押金600、违约金300），2026年2月1号回了家。回家这二十多天，我又开始摇摆：学了点行测，放弃了；又捡回Java，顺便把毕设做了，毕设是纯JSP的JavaWeb项目，还好能搞定，差不多2月25号就能提前完成。我还报了3月22号的事业单位考试，基本等于裸考，心里其实有点逃避。现在摆在我面前的路好像就几条：1. 继续肝Java到6月，把Spring、SpringMVC、SSM、SpringBoot学完，做个项目再去投Java开发岗；2. 彻底放弃Java，用应届身份进传统制造业，先养活自己，无非累一点；3. 硬着头皮去考事业单位，或者再回头准备考研，但我之前考研遇到困难就放弃过，自己都没信心。我自认为学习能力和毅力还行，但耐性不足，可能是中专时期没养成好的学习习惯。家里是农村的，收入不高，还有房贷要我爸一个人还，我也不想再给家里添负担了。想问问大家，像我这种情况，是应该咬咬牙再拼一把Java，还是先找个制造业的工作稳下来？或者有没有其他更现实的出路？

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。