不知不觉，作为 25 届的应届生，我已经入职嵌入式岗位半年多了！这段时间走了不少弯路，也找到了几个超级好用的工具，今天想和大家分享一下。 一、好用工具 1.AI辅助代码插件工具 Fitten Code 还有Copilot真的要大力推荐这两个插件！如果你觉得自己写代码很慢、代码能力差，或者总是重复写类似的业务逻辑，这两个工具真是救命稻草。 直接在 vscode 里搜索并安装就好。它们可以智能补全代码、自动生成注释、查找 bug! 举个真实的工作场景：有时候我写的代码逻辑差不多，只有几个参数不同，之前我总是复制粘贴，逐个改，一方面慢，另一方面容易出错。但这两个插件可以根据我之前的代码逻辑，自动处理...

11月基本就面了面字节和拼多多，但都倒在了二面呜呜呜，太难了，我是菜鸡，还没拿到心仪的offer.想摆烂也摆不了，难受，别的也挂的差不多了，别的公司很多都投递过，面过了，从八月十号投递以来经历了这么多面试，真是累了，不想卷了卷不动了，现在听说有的厂开始补录捡漏了，但都不捞我呜呜呜估计12月应该没有面试了，就这样吧，春招再战

目前研二，组里只放暑期，目标java后端开发，也有意向试着投投大模型应用开发相关岗位。项目的话，现在写在简历上的魔改的点评+某个知识星球上的agent项目可行吗？简历整体还有需要调整的地方吗？

最近我突然想起一个问题：让 AI 写一个 Linux 操作系统，这事儿是不是太难了？说出来可能有点好笑，但确实是我自己提的。那一瞬间我也觉得自己有点冲动——好像只要把“写一个操作系统”丢给 AI，就能轻松实现一样。可是想想就知道不现实。Linux 不是一个简单的程序，而是一整套复杂的系统：内核、驱动、文件系统、网络、调度……每一部分都要精细设计、反复测试。更别提它要在真实硬件上稳定运行，哪怕一个小错误都会崩溃，甚至造成数据损坏。AI 可以帮你写示例、解释原理、生成代码片段，但它无法替代长期的工程实践和硬件调试。就像让 AI 去盖一栋楼，AI可以画图、出方案，但真正动工、验收、修复问题，还得靠人...