有没有收到虾皮二面通知的小哥哥小姐姐呢？

很多程序员把AI当成“神笔马良”，甩个需求就等着收货。结果几天下来，虽然功能实现了，但代码风格各异、命名全靠缘分，原本整洁的工程硬生生被AI喂成了“屎山”。在AI时代，工程规范不再是锦上添花，而是防止项目崩盘的救命稻草。1. 结构化Prompt：拒绝“盲盒式”生成想让AI产出高质量代码，你的指令必须像需求文档一样严密。别只说“写个支付接口”，试试「上下文+约束+输出」的模版：上下文：我在用 Spring Boot 开发，当前处于订单模块。约束：必须使用驼峰命名法，所有数据库操作需封装在 Service 层。输出：代码中严禁出现硬编码，异常需统一抛出给 GlobalExceptionHandle...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

大二小登简历求拷打

这个项目是我借助AI完成的一个轻量级 FreeRTOS 实践，核心目标很简单：在有限资源下，快速搭建一个结构清晰、可扩展的嵌入式系统。整个过程中，我没有把重点放在“怎么写代码”，而是放在“怎么把需求说清楚”——包括任务如何划分、通信怎么设计、系统有哪些约束。把这些讲明白之后，AI可以很快帮我生成基础框架，大大减少了重复劳动。这个项目带来的最大收获不是功能本身，而是开发方式的变化：AI更像一个执行器，而你需要成为那个把系统定义清楚的人。简单来说，这个项目证明了一点：在AI加持下，嵌入式开发的门槛在降低，但对思考和表达的要求在提高。