从去年实习时的古法编程，到如今一行代码都不自己写，也就隔了个AI的距离。现在最大的焦虑不是需求，不是排期，而是——token额度。4月才过三分之一，额度就干了一半。Claude Opus 4.6是真的强，但也真的烧，接下来得省着点换Codex续命了。半个月，靠AI写了2万行代码，而且还是一个完全不熟的技术栈。经常一句话下去，AI库库给我整出几百行，写得比我快多了。但问题也来了：review比写还累，编码一分钟，review半小时。 我现在基本看效果能跑就合了，不会逐行深究。结果就是：新技术栈学了个“会抄”，但没真学会。仅有的学习窗口，就是review时偷瞄AI是怎么组织代码的。这也是如今的现状...

简历完全过不了啊😢是院校的问题吗

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

1. 在你的项目里，如果一个任务既要保证实时性，又要避免占用过多 CPU，你会怎么设计？答案：我会优先采用事件驱动而不是纯轮询的方式。比如通过中断、消息队列、信号量或者任务通知来触发任务执行，而不是让任务一直空转检查状态。如果任务对实时性要求很高，我会把它的优先级适当提高，同时保证任务内部逻辑尽量短，不做耗时操作。对于数据搬运类场景，还可以配合 DMA，减少 CPU 占用。核心思路是：用更少的轮询，换更高的响应效率。2. 如果项目中有多个任务同时访问同一个外设，你会如何保证系统稳定？答案：首先要判断这个外设是否适合多任务共享。如果必须共享，我一般会在驱动层或服务层做统一管理，而不是让多个任务直...