比如说，你想搞懂一个从来没碰过的驱动或者协议栈，不用先啃几百页手册。直接让AI帮你起个头，把代码的架子搭出来，还能让它给你讲讲这玩意儿是干嘛的、通常咋工作的。然后你就动手，在它给的代码上改改这、调调那，有了手感就烧到板子里去跑。最关键的是调试的时候，AI简直就是个随时在线的师傅。板子出问题了，打印一堆乱糟糟的日志？扔给AI，它马上就能帮你分析，可能还会说：“这里时序可能不对，你查查某个寄存器配置看看。”

三月到了，天气渐渐变暖，我也给自己立了一个小小的 Flag：这个月一定要多出去走走，多看看外面的世界。过去一段时间，总是忙于工作和生活中的各种事情，很多时候一整周都待在室内，很少真正停下来感受生活。三月正好是一个新的开始，我希望自己能主动走出家门，去公园散步、去城市里逛逛，或者找一个周末到周边走一走。

我记得找实习那会儿，面试的强度不是一般的大。一个小小的实习岗位，面试官总想招一个有着中高级能力的大学生来，各种疑难有深度的问题直接死磕到底。但目前来看，现在我们公司找实习生的要求其实不高，会基础有自己的思考就可以来。究其原因可能还是与我们的项目有关吧，因为我们明确知道，现在有某一块东西是实习生能做的且也是非常合适的。

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、问题核心危害：为什么集中过期必须警惕？大量缓存Key同一时间批量失效，会直接引发缓存雪崩：所有请求瞬间击穿缓存层，直接压垮后端数据库，导致接口超时、服务宕机、业务雪崩。尤其电商大促、定时任务、批量数据预热等场景，集中过期风险极高，轻则影响用户体验，重则造成核心业务中断。常见触发场景：固定过期时间批量设置、定时刷新缓存扎堆、热点数据统一失效、缓存预热未做打散处理。二、应急止损：突发集中过期的快速处理方案当已经出现大量Key失效、数据库压力飙升时，优先执行止损操作，控制风险扩...