0实习已工作怀念实习

那我来抛砖引玉，分享一些不太“官方”、但真的好用的 AI 用法，很多都是日常里慢慢摸出来的。🧠 工作 / 学习效率类把模糊需求翻译成清晰任务写方案、做 PPT、改需求前，先丢给 AI 让它帮我“理一理到底要做什么”。当“随叫随到的解释器”不懂的概念、不明白的逻辑，直接让 AI 用“给新人讲”的方式解释一遍。会议 / 文档快速总结长文档、会议纪要丢进去，先拿一个结构化版本，效率直接翻倍。🧑‍💻 技术 / 实操类当 Debug 搭子报错贴进去，不求它一次解决，但它能帮我缩小问题范围。代码 Review 的第二双眼睛写完代码先让 AI 挑刺，尤其是边界条件和可读性问题。快速学习新技术栈让 AI...

大模型是预训练的产物，输出质量的好坏，大部分取决于输入。在程序员这一行，有个很好的文化，就是分享。我们把这些代码放到 github 上，渴望更多的 star，就像幼儿园的孩子们渴望小红花一样。同时这也是代码质量的证明，在采集代码数据时，可以将这些小红花数，粉丝数作为一个筛选。相对的，又会产生另一个问题：大模型在 C++，Rust 这样的语言上，没那么厉害，甚至一堆 bug。其实就是数据量过少的原因。不止是代码行业，任何行业，任何 topic，只要你在和大模型讨论中感到他在胡言乱语，那就是蓝海。

领导做过的离谱事情，往往不是某一次“大事”，而是那些看起来很小、却能让人瞬间怀疑人生的瞬间。比如有一次，团队正在加班赶一个版本，大家都在盯着日志和报错。突然领导走过来，指着屏幕说：“你们这个功能要不要再加一个新需求？反正你们今晚不睡了。”当时我以为他在开玩笑，可他很认真地补了一句：“你们都在公司，顺手做了就行。”那一刻我才意识到：在他眼里，加班不是代价，而是默认的资源。还有一次，领导在会议上要求我们“提高效率”，但却不允许我们用任何自动化工具。说法是：“我们要靠手工来保证质量。”可当我们提出手工效率低、容易出错时，他又说：“你们是不是不够努力？”这种“要求高标准、但不给条件”的逻辑，让人觉得工...

Prompt名称：分析细节未处理到位的C语言代码隐藏的问题使用工具：豆包提示词正文：for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<=i;j++){if(j==0||i==j)a[i][j]=1;elsea[i][j]=a[i-1][j]+a[i-1][j-1];}}for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<=i;j++){printf("%lld ",a[i][j]);}printf("\n");}这个是杨辉三角的C语言代码，请你帮我分析如果没有初始化会导致什么后果。最终呈现效果：