本地商业1. 先做一下实习时候的业务介绍，有什么提升2. AI Coding 功能从能演示到能交付，中间差的到底是什么差的不是模型会不会写代码，而是系统有没有交付闭环。演示阶段只要能在几个样例上生成看起来对的 patch 就行，但生产可交付要求它能处理不完整需求、脏仓库、编译失败、依赖缺失、测试不稳定和回滚策略。真正落地时必须加任务约束、静态检查、sandbox、单测回归、补丁审计和失败分级，否则所谓“生成功能”只是把风险后移给人。AI Coding 一旦进入真实研发流，评价标准就从“会不会写”变成“出了错能不能收住”。 def deliverable_check(repo, patch): ...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

刚实习了两周，被导员一通电话打过来可能会给处分学校这里坚决是不允许大二大三实习，只有大四后半学期才允许😂不知道被谁举报的，总之回来领导跟我说了一大堆，说在学校呆着能学到知识以外的东西。然后一门课也是被重修了，感觉好不容易实个习，一波三折的。最后还是选择了不回头，总觉得，人这一生就这一次，要尽力去活才算圆满。

嵌入式拿高薪，其实并不神秘。很多人把它归因于“学历好”或“运气好”，但如果把市场需求、技术门槛和岗位结构拆开来看，会发现一条相对清晰的路径。研究生起步20K，并不是少数个例，而是由行业结构决定的结果。首先，从需求侧看，嵌入式属于“强工程+强落地”的领域。相比纯互联网开发，它更贴近硬件、系统和产品，替代性更低。一家公司可以用一个后端工程师替换另一个，但很难快速找到既懂硬件接口、又能写驱动、还能调系统的工程师。这种复合能力直接抬高了岗位溢价。尤其是在车载、工业控制、机器人等领域，对稳定性、实时性要求极高，一旦出问题成本巨大，公司自然更愿意为“靠谱的人”付高薪。其次，从供给侧看，真正“合格”的嵌入式...