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...

可以的，大家知道我学历后，都说985的怎么也来干这个了

求求各位大佬了，来点简历拷打，普通一本目前秋招就一个offer不是特别满意，准备冲春招。现在不知道是再去找一段实习干个一个多月整点产出还是就针对简历里面的内容深入了解然后继续背八股。现在犹豫主要是不知道寒假一个多月能不能拿到具体产出怕干一个月没什么具体效果。恳请各位大佬给点建议，看看简历有没有需要改进的地方，感谢了！

经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...