+1经常迟到早退，但总抓我考勤

——背景 我是一名全栈，但主 Java 的程序员。使用 AI 帮我问答，作图，做 PPT，写代码等工作。——正文最开始的时候，我还是习惯让他帮我补全代码，很多时候不用想那么多，一直 tabtab。这个阶段我的重复思考减少了很多。后来 AI 有了更主动性的权限，我只需要提需求，他来帮我完成全部流程。如果是初级的简单的，那他做的还是不错的。但复杂起来，就需要我把提示词写好了，而写好提示词就是需要我对这个任务的认识清晰，所有的 case 考虑到位。这个时候我从编码者的思想，上升到了设计者。现在身份的变化，并不算是思考变深或浅，而是一种注意力转移，方向的变化。而日常问答中，我随地大小思的频率更多了，因为有了一个身边的百科全书。

约面的时候先是hr打过来一个电话聊了下，说是一轮技术面一轮hr面，得实习到毕业拿到毕业证才能转正，然后一般工作时间9点上班20点下班吧（研发肯定要晚一些）问了下实习为什么离职之类的手撕：不含重复字符的最长子串做的最有挑战或是最难的事情是什么？感觉更看态度吧，不怎么难，毕竟是实习转正......

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。

工作后依然坚持刷抖音，对我来说不是“逃避”，而是一种爱好——像看书、听歌、打游戏一样，是一天忙碌之后的放松方式。白天在会议、代码、任务之间切换，脑子里充满了逻辑和计划。晚上刷抖音时，短短几分钟就能看到各种有趣的生活片段、创意视频和搞笑段子，那种轻松的节奏像是给紧绷的神经按下了“暂停键”。它不是浪费时间，而是一种能让人快速恢复情绪的方式。更重要的是，抖音带来的并不只是消遣。很多时候我会在视频里看到新的想法、新的兴趣，甚至是一些实用的生活技巧。它像一扇窗口，让我看到不同的人和不同的世界，也让生活在忙碌之外有了更多的色彩。当然，爱好也需要边界。工作之余的刷抖音，是一种“有节制的享受”，而不是无意识的...