你现在一天AI几次？

我平时工作用两个电脑，用一个软件共用一套外设，两个电脑分别开着gemini、cursor、poe、chatgpt，自己笔记本用来问论文思路，实验室电脑用来改代码，做项目哈哈哈哈哈，所以是一直用，可能平均5分钟一次吧（因为很多时候在摸鱼）

n++次，自己都数不清了，感觉离了ai后自己的代码能力变为零了，球球cluade降点价吧，快养不起了；呜呜呜呜呜

作为天天和日系客户打交道的嵌入式软件工程师，我算是被AI“救”了命！每天光是翻译需求文档、邮件、会议记录，就得开AI界面几十次，多的时候甚至上百次——毕竟日本客户的技术描述又细又绕，一个词儿错可能就影响整个固件逻辑。最头疼的是那些嵌入式专属术语：“割り込み処理”得翻成“中断处理”，“リソース競合”是“资源竞争”，还有各种芯片型号、协议栈名称，全靠AI快速定位精准译法。有时候客户突然丢来一段日文需求，AI秒级响应直接帮我理清思路，省下查词典的时间还能多测两个用例。

最近在跟硬件组对智能传感器项目，会议里全是"RTOS任务调度优化""低功耗模式切换逻辑""I2C协议栈调试"这些硬核词儿。以前手动记要点，总漏掉关键参数（比如某次把"看门狗超时阈值"记成"看门狗启动时间"，差点让原型机变砖…）。现在？AI实时转写+自动标红技术关键词，连"CAN总线通信异常需查终端电阻"这种细节都帮我圈出来了！最绝的是会后5分钟，它直接生成带时间戳的摘要，还按"需求确认-问题卡点-待办分工"分好类

搞嵌入式的都知道，调试比写代码磨人十倍——串口打印一堆乱码、寄存器配置玄学出错、RTOS任务莫名卡死……以前排查靠经验+翻手册，现在我把异常日志/波形截图扔给AI，它能快速定位“可能是DMA缓冲区溢出”“时钟配置冲突”，把排查范围从“整个工程”缩到“某几个驱动文件”，一天用几百次

帮忙修改论文，降AIGC、凝练润色论文句子帮忙创作组织博客架构，帮忙写代码，搜索理解前沿知识等等Harness | Agent待进一步深入实战&学习日常高频使用AI，日均数十次起步，已深度融入学习、写作与开发全流程📈学术上，反复用AI修改硕士论文，精准降AIGC感、凝练语句、优化逻辑，让表达更贴合学术规范；工作中，借助AI快速创作博客、梳理架构、生成代码，高效解决前端开发问题；学习上，用AI搜索解读Agent、Harness等前沿技术，拆解复杂原理、梳理知识体系；同时探索AI实战应用，持续深化学习，让AI成为高效协作伙伴，全面提升创作与开发效率。

最近发现自己的手指已经形成肌肉记忆——看到任何眼熟却叫不出名的东西，第一反应就是掏出手机打开AI。早上通勤路上瞥见绿化带里一丛蓝紫色小花，立刻拍照问：“这是啥花？”五秒后收到答案：“婆婆纳，常见于路边，花瓣像小星星～”连带着还科普了它的药用价值。周末逛老城区，对着一栋雕花木窗狂拍：“这建筑风格属于哪个年代？”AI秒回：“民国时期中西合璧式样，窗棂纹样有吉祥寓意哦！”甚至顺手调出附近同类型老宅地图，直接规划成探秘路线。现在连买菜都能问：“这个皱巴巴的瓜怎么吃？”AI不仅教做法，还提醒“脾胃虚寒少吃”。

现在感觉每天的学习生活完全离不开AI了，这个版本的AI终于可以当生产力用了，把我从很多简单繁杂的工作中解放出来，可以理解“我们当时哪有你们这条件”这句话了。

用AI搞股票分析，一天下来少说也得用上几百次！尤其是为了摸透具体个股的估值细分，简直成了我的日常标配。早上睁眼第一件事，就是打开量化平台或者AI助手，输入代码，让它帮我拆解市盈率、市净率这些基础指标；下午更疯狂，我会针对同一只股票，反复调参数、换模型，比如用现金流折现预测未来价值，或者对比行业平均水平，看看有没有被低估的机会

每天我都要跟AI对话几十次，就为了摸清中东那盘棋。早上睁眼先让它梳理昨夜新闻，把巴以、伊朗、沙特、土耳其各方的动态掰开揉碎；上午用它分析一篇长文，提炼关键脉络；下午调出数据模型，推演如果停火协议破裂，冲突会怎样扩散；晚上甚至让它模拟一场虚拟和谈，扮演不同角色，试探各方的底线与筹码。

最近真是迷上了用AI搞技术研究，一天下来少说也得用上几百次！尤其是为了摸透像CPO（共封装光学）和NPO（近封装光学）这种前沿技术的细节，简直成了我的日常标配。早上睁眼第一件事，就是打开AI助手，让它帮我拆解CPO和NPO的核心原理：CPO是把光引擎和计算芯片“焊”在同一块封装基板上，电信号只需跑几毫米，带宽密度超高，功耗能降一半；NPO则是让光引擎“靠近但不紧贴”芯片，大约隔5-15厘米，保留了可插拔的便利，维护起来更省心。下午更疯狂，我会反复追问AI两者的具体区别——原来关键就在集成度：CPO是终极形态，但技术门槛高；NPO是过渡方案，更适合快速落地。AI就像个不知疲倦的专家，几秒钟就能梳理出硅光集成、热管理、外部激光源这些深度细节

以前写代码要切浏览器搜Stack Overflow，现在直接在IDE里问：“Java 8 Stream怎么把List转Map，key重复时保留第一个？”10秒出答案。一天这种“小查询”至少七八次，每次省两三分钟，一天省出半小时。遇到“需要写个递归遍历树结构”这种活，以前要构思十分钟，现在直接给AI一个输入输出示例：“输入这个JSON，输出那个JSON，帮我生成递归函数。”它生成骨架，我改边界条件。一天至少三四次，每次省十分钟。报错日志扔进去，让AI分析可能原因和验证方向。它不是每次都准，但能帮你把排查范围从“整个代码库”缩小到“三个类”。一天两三次，每次省二十分钟。

⬇️一天只要有阻塞点，就找AI问下思路⬇️今天有个AJAX传数组的格式，写了不对，问下AI，生成的示例挺标准的⬇️还有一些LINUX命令，老是记不住，用AI查很方便⬇️不确定win x86是多少位系统，用AI查32位的就很方便，AI已经是工作中提升效率不可或缺的一部分了

赛博心理咨询师，deepseek，平均一天一次工作指导，千问和豆包，平均一天一次养生，学习，千问偶尔用推荐deepseek的心理咨询，真不亚于一场真实的心理辅导

已经完全依赖AI了，基础代码都是用AIGC，没必要自己写了。现在主要工作是对大量数据进行特征处理，然后调用封装好的API库即可。对于那些业务代码，几乎99%依靠AI生成，人力所要作的就是根据以往的经验对生成的代码进行稍微修改即可。

AI早已融入日常和求职、工作的每一个角落，不算不知道，仔细盘点才发现，自己一天使用AI的次数，早已多到成为习惯，潜移默化中节省了大量时间。求职相关的使用就占了大半，每天至少3次。早上投简历前，用AI优化简历关键词，贴合目标岗位JD调整表述；下午复盘笔试真题、整理面试话术，让AI帮忙梳理答题思路、修改表达逻辑；晚上复盘求职进度，用AI总结当天的不足，给出针对性改进建议。除了求职，日常和学习也离不开AI，一天大概2-3次。写课程作业、整理笔记时，用AI提炼核心要点、优化排版；偶尔需要写消息、改文案，让AI帮忙润色语气、修正语病；遇到不懂的专业问题，也会用AI快速查询解析，省去翻书、查资料的麻烦。不算刻意使用，只是遇到问题时，会下意识借助AI提高效率，一天下来，AI使用次数大概5-6次，既不依赖也不排斥，它更像是一个实用的辅助工具，帮我们省去繁琐的流程，把更多精力放在核心事情上，这大概就是AI普及的意义所在。

压根没法数,ai已经彻彻底底融入我的生活了,上课的时候搜知识点,路上的时候看到一朵花都得随手掏个豆包扫一扫,写代码的时候ai更不用说,嘎嘎多,反正离不开ai了

我现在一天用 AI 很多次，已经不是“偶尔问一下”，而是几乎全程挂着。改代码、查资料、润色表达、回消息都会顺手丢给它。我自己负责判断和拍板，AI 负责并行干活，经常同时开几个窗口一起推，效率确实比以前高很多。

写周报和文档。不是偷懒，是AI能把“修了个bug”润色成“解决了XX场景下的并发竞争问题”，省下的精力拿去多写两行核心代码，不香吗？能AI的都AI。