我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

6月down后继续尝试～【intro】我是UCL（qs top 10）城市空间科学硕士，本科是211机械设计制造及自动化（有工科逻辑底子👩🏻‍💻）过去几年，我的经历有点“跨界”，但核心一直围绕着 数据分析 + 空间信息 + 可持续发展。📍林火遥感监测的研究（发表Remote Sensing论文）；📍在浙大某实验室和关联企业中做过与数字孪生、碳排放评估相关的项目，参与一些算法和技术文件的编写。📍python/GIS研究伦敦超低排放区政策（ULEZ）对空气质量的影响；看起来跨度有些大，我其实一直在寻找同一个方向——用数据与空间技术理解和优化真实世界。（🔎详情CV哦）【认真碎碎念】今年6月后迫于求职环境压力，我申请了部分PhD（ESG、城市交通排放、碳中和方向♻️），期间主要在充实研究能力、读文献📄、和导师🧑‍🏫沟通，也因此有一段“空窗期”，希望遇到【不介意】我处于探索发展路径的伯乐呀（福利：面试官还有机会解锁这位 理工+人文混血体 的有趣副业经历👾）。【意向岗位/城市】希望寻找一份能结合我背景和「兴趣」的工作。意象方向：🌍 GIS / 遥感 / 城市数据分析🏙️ 智慧城市、可持续发展研究🌱 碳中和、环境数据分析、ESG政策研究（感兴趣也正学习ing）💡 技术与策略结合的岗位，如数据顾问、其他科技方向的项目助理｜解决方案｜科研研究助理等等意向地点：上海 / 深圳 /香港（接受Hybrid或部分远程）。希望能加入一个包容多元复合型背景、愿意给年轻人自我学习自我成长机会的团队，不介意我“跨界”的路径，更看重逻辑能力、学习力和独立思考的硬实力和软实力。

面试官全程关摄像头1.自我介绍一下2.React和Vue哪个更熟悉一点3.你在之前那段实习经历中有没有什么技术性的突破（我只是实习了44天工作28天，我把我能说的都说了）4.你封装的哪个表单组件支不支持动态传值5.自己在实习阶段Vue3项目封装过hook吗6.hook有什么作用7.Vue2和Vue3的响应式区别（我说一个是proxy是拦截所有的底层操作，Object.defineProperty本身就是一个底层操作，有些东西拦截不了，比如数组的一些操作还有等等，面试官就说实在要拦截能不能拦截？？？？我心想肯定不行呀，他的底层机制就不允许吧）8.pinia和vuex的区别（这个回答不出来是我太久没用了）9.pinia和zustand的区别，怎么选（直接给我干懵了）（我说react能用pinia吗  他说要用的话也可以）10.渲染一万条数据，怎么解决页面卡顿问题（我说分页、监听滚轮动态加载，纯数据展示好像还可以用canvas画）（估计是没说虚拟表单，感觉不满意）11.type和interface的区别12.ts的泛型有哪些作用（我就说了一个结构相同但是类型不同的时候可以用，比如请求响应的接口，每次的data不同，这里能用一个泛型，他问我还有什么）13.你项目用的是React，如果让你再写一遍你会选择什么14.pnpm、npm、yarn的区别15.dependencies和devdependencies的区别总而言之太久没面试了，上一段实习的面试js问了很多。结果这次js一点没问，网络方面也没考，表现得很一般，但是知道自己的问题了  好好准备，等待明天的影石360和周四的腾讯了  加油！！！

cf目前1400，牛子1600，但是不稳定，因为基础不太扎实心态不够稳。专题刷的很难受，带有算法的专题基本上每一道都得看题解问ai才能凭借记忆写出来。想寒假结束也就是3月前冲上cf1600，牛子1700，怕绕弯路，求大佬指点迷津，传授一些心得和方法。