最近在工作里，大家都在讨论 vibe coding，工具也是百花齐放，cc，codex，trae。它确实提高了开发效率，但有时也会发现，明明生成的测试用例都通过了，但是交付后效果依然很差；变量名，项目结构完全没有按照规章来，太过发散；ai听不懂人话，需要多次返工，不仅没有增效，反而让leader觉得做事不仔细。也就是说，很多人只是用起来了，而不是用好了。真正把它用好，关键不在“让模型多写一点”，在于先想清楚边界。第一，先分清需要处理的是“项目”还是“模块”。如果只是一个边界清晰、输入输出明确的小模块，vibe coding 的效果通常很好，因为上下文相对稳定，模型更容易收敛到可用结果。但如果是...

兄弟们这简历真不真实，有没有问题😭

绷不住了

在嵌入式学习圈，有一类项目几乎成了“标配”：智能小车、环境检测、智能家居、智能门锁，乃至各种“XXXX智能系统”。这些项目年年有人做、届届有人写、简历里人手一个，看起来百花齐放，实际上却越来越同质化，甚至逐渐沦为“技术流水线产品”。那么问题来了：这些项目真的“烂”吗？还是我们做“烂”了？一、智能小车：从“入门神器”到“简历模板”智能小车几乎是每个嵌入式初学者的起点：红外避障、循迹、蓝牙遥控、再高级一点加个摄像头视觉识别。问题不在于它简单，而在于——大家做得一模一样。模块固定：L298N电机驱动 + 超声波 + 红外模块逻辑固定：if-else判断避障代码来源固定：GitHub / CSDN复制...