众所周知，早在AI Coding工具之前，辅助驾驶已经走了很长的路，他们对等级有L1、2、3等之分。所以本次我从等级角度，各个推荐一下。L1：各类插件，主要用于代码补全，对话等操作。国内外大厂的产品都可以用，差距不大。L2：脱离插件形态，有了更多元的能力。此时差距明显，模型与IDE本身的调教都有着差异。T0：Cursor。T1：亚马逊的Kiro，腾讯的Codebuddy，字节的Trae，阿里的Qoder，还有美团、快手等厂（同等级排名不分先后）因为是国际版，所以模型能力都一样了。我的原则是，哪个能白嫖，就用哪个。T1.5：以上的国内版本。L3：脱离IDE形态。各家都在探索，完全不需人来编写任何代码。率先出击的是，Claude Code，Gemini Cli。早期是黑窗形态，最近才有了可视化界面。黑窗状态下，我们只需要Shell脚本、提示词和command命令即可完成完全沉浸的AI Coding。但其实，这个目的，更是为了加入流水线，实现全自动化。当一个需求、issue来临时，前置脚本自动读入上下文，API 交互给L3工具，再通过HOOK、SKILL等触发自动测试，代码审校，提交代码等操作。腾讯跟的比较快，派出了Codebuddy Code，配合国产的GLM模型，能力尚可。字节的Trae则走了自己的路，SOLO模式，更方便于新手入门。阿里则剑走偏锋，把眼下的产品每一步都做到最好。不过，真在生产环境中，还是L1的Tab Tab不全最让人放心。

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之前我就特别喜欢去干一些极限的运动，上班以后，我好像根本没有时间去做一些其他的活动了，如果说上班之后还在坚持的爱好那基本上就是吃吃吃吃吃了，每天下班奖励一下自己

很多人一听到“嵌入式”，第一反应就是：工资低、加班多、发展慢。尤其是在互联网行业的光环下，嵌入式常被贴上“落后、低薪、苦逼”的标签。但事实真的如此吗？并不完全。1. 嵌入式不是一个单一的行业，而是一条多分支的技术路线嵌入式并不是“写写单片机、做做小项目”这么简单。它覆盖的范围非常广：从最基础的单片机控制，到操作系统内核，再到通信协议、车载系统、工业自动化、智能硬件、物联网、边缘计算等。不同方向的岗位，技术难度和价值差异巨大。你可以在一些公司做“嵌入式外设驱动”，也可以在一些行业做“系统架构/内核/安全/通信”，两者的薪资差距往往超过想象。2. 工资高低，取决于行业的“价值密度”很多高薪行业都离...