那一次，我负责给一款嵌入式设备烧写系统镜像并做测试。为了不出错，我小心翼翼地在开发板上操作，每条命令都反复检查。但就在最后一步刷机时，我不小心把生产分区的镜像写成了测试镜像。结果，如果没及时发现，设备的固件就会被完全覆盖，可能导致整批设备报废，还要重新刷写和调试。幸好我在烧写前做了备份，才避免了一场真正的“灾难”。这件事让我深刻体会到：嵌入式系统里，一条小小的命令也可能闯出大祸。小心翼翼固然重要，但规范操作、做好备份和多重检查，才是嵌入式开发中避免踩坑的必修课。

他也是实习生，与前端同事对接，他给出对于这个问题的想法，前端就只回了一个“？”，或者跟她说修改哪里就只回一个“1”，跟我这个实习同事交流不超过4个字，那个前端也是一个二十三四岁的感觉，笑死了

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...