不吹不黑，就讲讲我自己看到的。2024届本科上岸，目前在上海张江某原厂写BSP，裸机/RTOS/Linux内核都碰，年包税前45w base。在这一行不算多猛，但摸爬滚打这一年多，多少有点东西可以聊。背景前情学校是某985的异地校区，大一大二参加过一些嵌入式比赛，成绩一般般，主要是给简历凑点东西。那段时间其实心思在C++上，琢磨着转互联网。大三才意识到该找实习了，套了个模板把简历填完，海投几天捞了几个offer，最后去了北京某RISC-V厂——虽然进去之后做的还是ARM SoC那套。本来想拿转正，但卡在本科学历上没成，刚好赶上九月，干脆回学校冲秋招。那时候手里已经有几个offer兜底了，心态没...

腾讯云智发这个就代表没希望了吗，哭了😭准备了好久，🥹

项目很垃圾就是外卖加点评，想在成都找个中小厂实习（如果能去大厂更好但是我感觉我不行），实习到9月份开学，现在准备开始背八股，力扣刷了20多道，机会大不大？

一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...