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流水账 & 故作高深的思考 #
【2026/08/05】
身边的同事和leader印象中的北大人都很牛，让我觉得我拖北大的后腿了，感觉啥都不会，好烦。
leader说了他当年在几家互联网公司的实习经历，说也就在字节，技术岗的地位（或者说话语权）是比较高的，其他的一些公司比如阿里，业务岗的话语权极大，甚至导致技术岗就像是打黑工一样。毕竟字节的创始人是技术出身，肯定会对技术岗要照顾一些。看来我实习还真是来对地方了。
这几天一直在搞的飞书机器人，coding几乎不占用时间，费时间的都是测试和调整。测试主要是自己在飞书中与机器人交互看看行为是否符合预期，我的导师会抽时间看看机器人的行为是否合适，他总是能发现很多细节的地方（比如消息在pc端和移动端显示的格式不一致等等）让我进行调整。最近看了一篇文章：Become Builders, Not Coders，目前对于coding的看法也有一定转变，对于我来说也是回答了我以前面对某个问题常常有的疑惑。在现在的时代，我们不能只作为一个coder，而是应该把代码当作是一种工具，我们是为了解决问题，而去使用代码的。对于一个产品，没人会在意你到底熟不熟悉某种语言，也不会在意是如何产出的，只会看重需求是否得到了解决、产品使用是否符合预期；我们获得薪资也是因为解决了这些需求和开发了这些产品，不是因为我们写代码。代码是解决问题的工具，写代码是解决问题的方式。
我以前面对一个需求的时候，或者听到别人做出来的一个成果的时候，都会想，这能用写代码来完成？？比如，如何让计算机形式化证明一个初中几何证明题。现在有了AI，可以让AI来选择合适的编程语言，并进行编写代码，来解决这些问题。对于我来说，真正的写代码过程已经无需人工参与了，而应该注重于合适地描述问题、拆解问题，并且（使用AI）来对代码进行验证和测试。或者说，代码是解决问题的工具，但是要用好这个工具，除了写代码这一种方式外，还有其他更加高效的方式，这些是我目前要进行探索的。比如，先做好前期调研工作，然后给AI描述好需求和背景，让AI编码、测试；或者直接让AI先去调研并给出一个方案。
最近发现每次写完代码要 推送代码 - 部署到测试环境 - 测试，十分麻烦，写了一个名为deploy的skill来自动化这个过程，效率提高了不少。不过还是要得益于字节内部的cli工具bytedcli，直接把字节云平台的几乎所有的平台API都封装起来了，用bytedcli可以十分方便地操作各个平台和查看各个平台的状态。比如手动部署环境的话需要到浏览器打开对应的平台，选择服务，点击版本更新，等待部署完成，操作起来很是很繁琐的；有了这个命令行工具后直接可以在终端一行命令完成部署。而且还提供了一个skill，让ai能够阅读操作手册合理操作这些API。更震惊的是，这个工具是为爱发电的：
【2026/08/02】
在工位上暂时没有啥事做了，打开树洞刷了一会发现怎么全部都是在聊“基模”和“量化”的，从未见过如此大规模的对于某些关键词的讨论。大体看下来原因是，学校的信息科学学院的几位很牛的学长进入了AI相关行业的实习，并且（应该）有很高的薪资待遇；一位学长很乐于在树洞分享自己的经验，导致有部分人（包括信科和非信科的人）了解到基础模型能够赚到大钱而眼红，从而发表很多故意带有“基模”标签的帖子来宣泄自己的不满，并称这位学长为“基模哥”。此外还有一个关键词“conn”，意思是关系，在这个语境下就是“与基模哥（或其他在基模领域的人）的关系”。帖子中有关这个关键词的内容大体是“我要和基模哥建立conn从而获得实习机会赚钱”。
我觉得吧没必要因为这些焦虑，如果真的想要去基础模型赚钱，要么就提高自己的能力自己去尝试投递简历，要么就真的去建立所谓的conn，去尝试获取到实习机会并提高自己的能力，同时赚钱。目前基础模型赚钱肯定是真的，但是想要获得这样的机会对于大部分人来说可能也就上面说的两种办法吧，且真的能去这些地方的人目前也还是很少的，如果想要去就从现在开始努力吧，没有必要一直炒作。
那我说我现在在的后端开发跟基础模型比，应该都算是小卡拉米了吧。但是我觉得在这个过程中能有正向的收获就已经满足了吧，至少现在我一直还在学习服务端的基础知识，而且我感觉学起来是让我感到不疲惫的。而且事实上，我在进入这一段实习之前，也是没有有关服务端、基础模型的基础知识的，能进实习我就已经满足了，目前就干好当前要干的事情，做好总结；有多余的时间再去了解有关AI的东西，比如目前我现在已经开始尝试根据我的开发流程来写一些skill来提高开发效率和保障代码安全；之前不知道agent、harness等等到底是在说什么，现在看看别人的介绍文章也能有一个大概的了解了。有关比如基础模型的具体所需的知识基础的来源，目前我还没有去了解过，等有时间了再去了解吧。
有关conn这个东西我觉得还是看人，有些人就是不太会建立人际关系，比如我。如果有人会的话可以在评论区告诉我怎么做，我也想知道。
【2026/08/01】
其实一直在想实习的目的是什么。每天坐在工位上，最后到底要学到什么来提升自己？目前我了解了一些工程化的协作方式，对于互联网的开发的基础设施有了一些基础的了解，比如监控打点、监测诊断平台、日志平台、动态配置平台等，以及这些平台的功能。然后就是我所在的团队所拥有的代码仓库的梳理，比如具体链路的梳理，和代码细节的了解。
有一说一这代码维护的是真烂，感觉是为了需求不断堆石，比如某一套链路本可以按照一致的标准维护，不知道为什么非要在代码中突然加一个if判断延伸到一个新的处理逻辑中；一些配置本可以全部放在动态配置中心读取更新，非要在代码库里面建一个全是json文件的目录，用AI探索之后才知道这些都是本地调试用的，我寻思本地调试又不是不能在部署到线上环境读tcc的配置，非要把仓库搞得非常乱，要不是有AI我都不知道怎么读懂。上面说的最经典的一个处理逻辑两套处理链路出现的非常多，感觉都是因为开发者直接用AI写的，AI没有考虑到之前已有链路的逻辑，又新搞了一套，最后也跑通了，就是整个框架非常乱。
我的情况比较复杂，我原来的mentor跑路了导致我被分配了一个新的mentor，他在上季度被评为部门优秀导师，带的一个实习生很厉害，一个月时间内已经干了很多活，带我也是临时的通知，目前感觉对我是有点放养的，不过我无所谓，我要关注的是我到底该如何提高我自己。
【2026/07/30】
说实话整体坐在工位上真累人，人体工学椅一点也不舒服，坐的我浑身难受。
面试 #
todo
通勤 #
办公地点是在中兴大厦，离学校不算很远，骑共享单车40分钟，打车12分钟。打车的话单程需要15元左右，晚上在九点半后打车有报销。
入职 #
入职是在周三，到达通知上说的地点（大钟寺一层前台）后会有hr带队前往一个会议室集体培训。说是培训其实是介绍一下企业的文化，比如字节范、领导力原则等等；并会在现场领取办公电脑并进行初始的配置。
之后就是拿着自己的东西（除了电脑外，还有新人的礼包，里面有一个背包、一个大蓝色帆布袋、一个笔记本、一支笔）去工位上了，我的工区不在大钟寺，可以坐穿梭车去另外的工区，很方便。
总体来说入职体验还是比较好的，全程都有指引。
工具 #
使用的办公软件是飞书，功能包括但不限于聊天、共享文档、共享表格、线上会议、服务咨询等等，下面介绍一些比较好用的功能：
- 聊天
可以查看发出的消息他人是否已读，包括私聊和群聊。大家似乎都更喜欢用表情回复消息（直接右键消息，表情回复），可能是因为这样不会给对方新添一个未读消息。
- 共享文档
具体名称是“云文档”，编辑时自动保存。编辑语法和markdown类似，不过可以输入/来弹出可选关键词如标题、任务、表格等等。还可以嵌入画板、流程图。每个文档分为4种保密等级，低等级的文档可以供全部内部员工查看，高等级的文档需要向文档所有者申请查看权限。
提供按关键词的文档检索，可以在有权限的文档中按关键词搜索，这是一个很有用的功能，比如想了解某个平台/工具的使用/经验，就可以直接全局搜索文档。
文档有文中评论功能，大家都可以对某一句/某一段文字划线评论，且是所有浏览者都可见的。这样可以在文档对疑惑的地方直接提问，可能会有其他人进行回答；或者对内容进行补充，比如在环境配置的文档中评论会有很大的用处，大家会描述报错信息，也会提供可能的可行办法。如果问题解决了，提出者可以隐藏该评论。
在网上会有很多说字节的新人文档是“文档套文档”，一个文档中会有非常多的链接。我觉得这个有利有弊吧，虽然网络上大多是
- 知识问答
AI搜索文档并回答问题。用处之一是替代上面的手动检索，用处之二是一些非工作相关的问题也可以询问，比如，怎么坐穿梭车、怎么申请一个鼠标、怎么查询自己的工资卡申请进度、今天工区的晚餐有什么等等。这个在我入职第一天帮助很大，几乎什么问题都可以尝试去问一问，大概率能提供相关文档/回答。
- 线上会议
大家都是在工位上直接打电话/开会交流，一般一个需求都会把相关的人“拉”进一个群，有问题了也会把相关人“拉”进一个电话，这样效率确实很高，但是需要人全程待命。一般拉人的方式是没有预知的情况下直接打电话。我还记得第一天我在工位上根本不敢打电话和师兄交流，感觉身边的同事都会听到很不好意思…在经过一周之后就已经无所谓了，直接打电话/接电话，厚脸皮练成了。除了在工位上直接打电话外，我发现大家在上下班坐电梯的时候大部分一直都在低头看手机，感觉很麻木。
- 服务咨询
会有很多的值班号，如HR值班号、IT值班号等等，默认是AI回复，会有很多提问频次高的问题，可直接回答；也可以转为人工，会直接把对应的人工同学“拉”进群聊，一对一服务。
飞书这个工具我觉得在办公效率上还是非常高的，同时也是在不断进步更新的，这也很符合字节的风格，只看数据。那飞书的使用体验上怎么获得数据呢？填问卷。问卷怎么给用户发送呢？一般会想到的是发送邮件，但是这种方式很明显缺点很大，要么很少人会填，要么内容太多准确性不足。飞书采用的是：每结束一个流程，就顺势在聊天界面中以对话的方式发送一个问卷调查。
甚至在食堂就餐后也会有一个餐饮服务的号弹出一个问卷，只需要点击一次即可获得是否满意的用户数据。很高效，也很有实效性，选择了用户体验感最新鲜的时候进行调查，用户的情绪也会直接释放出来。
社交 #
工作上的沟通对接在上文说了，大部分一对一或者几个人的都是在工位上直接打电话，如果是周会/大型会，涉及到很多人需要到会议室。非工作上就看自己吧，想要社交就社交，我就比较懒可能没什么话说的。
我这个小组在北京加上我只有5个人，每天吃饭都会一起去吃，我能接受但是感觉没有什么必要。
来实习最大的感受就是脸皮变厚了。上面也有提到第一天来在工位上连电话都不敢打，做了好久心理准备才敢去点那个语音通话按钮；入职两周了已经感觉无所谓了，事实上是其实没人会听你打电话在讲什么，大家都很忙，况且别人大部分都是正职，在他们眼里实习生可能就是在这个位置上坐几个月就走的路人罢了。
出差 #
由于一些原因我在入职后的第二周就到上海出差了一周，上海的工区环境真好呀！听身边同学说这几栋楼是这几年新建的，怪不得在里面办公这么舒服。比如在办公室，过道非常宽敞；地面铺的是静音地毯，走起来相当舒服；墙壁粉刷的颜色很舒缓，比如是淡黄色加上一些漫画。电梯也比北京的要好，至少楼层显示的数字9和数字8不是倒置的数字6和数字8了（北京电梯的显示屏显示9用的是倒过来的6.显示8用的是倒过来的8，很奇怪）。除了办公楼，在办公楼周边也有很多的奶茶店、小吃店，我刚来的第一天临时带我的同学在晚饭后请了我一杯果茶，并坐在店里面交谈了一个半小时。他是已经工作几年了的正式员工，对业务相当熟悉，对我的问题也是可以回答地相当通俗。虽然可能会说到一些专业性的词语，我听不懂，就直接笑着说，“诶xxx是啥意思？”，他也会停下来想一个通俗、简单的例子来解释。
出差的申请也是在飞书里面完成的，会系统性地进行申请、预订车票/机票、预订酒店的服务，且每每进行一项就会弹出一个五度满意度问卷。同时这些都是报销的，很舒服（有报销上限）。也会提供接送车站的滴滴服务。总体来说体验还是不错的。酒店的羊毛我也是能薅就薅，我预订的是双人大床房，每天都会给洗漱用品，我住了五夜直接赚了10支牙刷和5个梳子，质量还都挺好，可以用好久了。
个人提升 #
内部内容好像不太能放在这上面，可以说一些新学习的概念，比如，RPC框架、Hertz框架、微服务、负载均衡、Redis等等。这些后续有时间我会整理一下我的博客的结构再开一个新文章写。
日常 #
关于工作时间，每个组之间不一样，通常都是早上10点之后、11点之前到公司，中午12点到下午2点是午饭和休息时间，从下午2点到6点是工作时间，6点后可以去吃晚饭，吃完后回到工位上就继续工作，一直到晚上9点半可以下班，如果还有事情会加班。晚上九点半这个点后打车可以报销，所以大家倾向于这个点走。
我觉得，人存在于这个世界上，必定会有各种各样的外在体验。一个人孤僻也好，乐于交际也好，是否参加团体活动、是否会一直和别人打交道，最终对于自己而言，都是会化作自己的内在感受的，都是会化作自己遇到的各种人、各种事对自己造成的身心感受上的。对于我而言，周末时我可以选择躺在床上睡觉，或者玩手机，或者起床出去一个人坐地铁去玩街机音游，或者去教室自习，或者和朋友一起出去玩，但是不管怎么样，在这一天结束之后，我都会一个人回到宿舍，回味着这一天给我带来的身心感受。我选择一个人过一天，我会觉得自己去玩中二节奏很开心；会觉得自己去教室自习学习新知识、将已有知识融会贯通很舒服；会觉得在今天的团体活动中，别人的行为对我带来了心里上的快乐，与别人的交谈让我的想法得以传递；至少在晚上，是我自己一个人，这些所谓的人所谓的事都化成了我自己的身心感受。所以其实不管白天的度过形式的怎么样的，只要我能预见这是能让我开心舒适的过程，我是都可以接受的。
因此我不会觉得每天打游戏、每天只学习是对时间的一种浪费，只要这个过程是能够让人有正向的内心感受的。假若没有得到正向的身心感受，人便会自己去对生活的过程进行调整。比如，在大学学期期间，我可能每天晚上熬到3点钟，导致早上很难起床去上课；即使起来了，也会非常痛苦。很明显这给我带来了很不好的感受，那么就会调整作息，尽量早睡；或者调整选课，尽量不选上课时间在上午的课。再比如，在字节实习，这个日常的工作时间其实是比在高中、大学的学习时间要短的。但是由于工作的过程需要一直盯着屏幕，强度会比较大，导致晚上睡觉会睡的很死，但是一想到早上不需要6点、7点就起床，反而觉得会很开心。此外，每天在工作之外也是可以感受到生活的，比如晚上下班后打车，司机会和我吐槽各种生活上的事情，不至于让我觉得每天没有活人感。在实习的这些天（至少是刚刚开始的这些天）还是能让我感受到正向的感受的。
AI #
日常开发我现在全靠ai完成。我记得在面试的时候，面试官有问我如何看待现在ai工具对于开发的影响，我当时的回答是：
我觉得，即使有AI的辅助，作为开发者也应该对于项目的整体框架有掌握，不能让代码全部交给AI来实现。此外，基础知识也是应该有了解的，否则只会学习到AI想让你学习到的东西。
在这几天进行了飞书bot的开发，和看到别人对于这个问题的看法之后，我觉得我有了新的答案。开发者不需要有完整的知识框架，代码是完全可以交给AI来完成的。作为开发者，要关注的点有：
- 需求描述是否完整。一个小窗口/小组件的样式、需要哪些按钮、要实现哪些功能，这些都是需要与产品的人问清楚的。可能最初给你的信息是非常模糊的，如果问不清楚，会导致开发效率非常低（虽然AI生成效率高，但是需要不断地修改和debug）
- 要在代码中做好日志记录（告诉AI如何进行详细的日志记录）。日志是个很重要也很有用的东西，我在写自己的小项目的时候也装模作样地写过一个日志，还对日志进行不同等级的划分比如info，warn，error。但是我自己写是根本不会用到的，因为第一，我的小项目不会在线上运行，大概率是不需要频繁查看日志的；第二，日志全部保存在一个文件中，一个小项目运行稍微长一点，文件就非常大了，打开都需要时间。但是在线上生产的环境中，会用一个专门的观测平台，提供日志查询和各种检测指标。在开发的过程中，往往一个人只是负责一个大仓库的某一个小模块，那么当出现错误的时候，日志记录和观测平台就有很大的作用了。比如，可以直接去平台上用关键词检索近5分钟的日志，查看内容，进行debug。日志真的是帮到了大忙，往往都是AI无法debug的到的东西。
- 进行充分的信息检索。开发一个新功能，在过程中会有各种bug出现，这个时候往往是因为背景知识不充分导致的简单错误，比如，json格式在不同版本之间不支持。这时就需要开发者做好检索工作，到对应的平台上找到bug可能有关系的内容，交给AI来进行debug。如果一直一味地让AI去debug，它可能只是像无头苍蝇一样乱猜，这样效率也是非常低的。
- 会讲故事。可能一个功能用几轮对话就解决了，到最后不知道整体的框架是什么、不知道关键点的链路是什么，这样一方面在与产品对接的时候有困难，另一方面后续的维护也很困难。暂时我想到的方法是维护一个文档，若干次交互后就更新一下文档，维护当前做了什么、要做什么、可能的问题和优化方向有哪些。
整体看来，“写代码”这个事情已经是开发过程中最简单最省时的事情了，但是对代码的debug过程、面向需求的优化过程、部署测试过程才是最耗时也是比较枯燥的事情，却又是我不可避免要做的事。
在别人的文章中我有看到这样的观点：现在AI已经导致代码生产的成本急剧降低，目前最重要的是看你有什么产出、有什么成果、怎么去讲好你的故事。