美团ai面经

作为嵌入式实习生，高产出并不意味着你要每天完成大量任务，而是要做到“效率 + 学习 + 结果”。下面是几个实用的做法：1. 先搞清楚目标和优先级不要急着动手，先问清楚：这个任务的目标是什么？要解决什么问题？优先级高的是什么？这样才能避免浪费时间在无关紧要的细节上。2. 先搭建最小可运行版本（MVP）先做出一个能跑的最简版本，再逐步完善。这样你能快速验证思路，也更容易发现问题。3. 善用调试工具和日志学会使用 JTAG、串口打印、逻辑分析仪等工具。遇到问题时不要靠猜，靠数据。日志要写清楚：时间、模块、状态、错误码。4. 做好模块化和复用把常用功能封装成可复用的模块（比如驱动、协议栈、通信接口）。...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

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...