在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

最近我突然想起一个问题：让 AI 写一个 Linux 操作系统，这事儿是不是太难了？说出来可能有点好笑，但确实是我自己提的。那一瞬间我也觉得自己有点冲动——好像只要把“写一个操作系统”丢给 AI，就能轻松实现一样。可是想想就知道不现实。Linux 不是一个简单的程序，而是一整套复杂的系统：内核、驱动、文件系统、网络、调度……每一部分都要精细设计、反复测试。更别提它要在真实硬件上稳定运行，哪怕一个小错误都会崩溃，甚至造成数据损坏。AI 可以帮你写示例、解释原理、生成代码片段，但它无法替代长期的工程实践和硬件调试。就像让 AI 去盖一栋楼，AI可以画图、出方案，但真正动工、验收、修复问题，还得靠人...