作为一名嵌入式开发者，和AI打交道久了，发现它就像个“超强临时工”——能干，但得把需求写明白，不然就给你一堆“幻觉”代码。为了少踩坑，我总结了几条给AI的嵌入式专属设定，亲测有效！1. 锁定变量和内存管理每次让AI写C代码，我先加硬性要求：“所有变量必须初始化，指针使用前验证非空”。不然它可能给你留一堆野指针和未初始化的数组。比如定义缓冲区必须明确大小，char buffer[256] = {0}，并强调用sizeof防越界。2. 函数接口加“防护墙”要求AI在每个函数入口检查参数有效性，比如ADC采样值是否在硬件量程内。还会让它在关键函数加const限定符，防止意外修改。例如配置GPIO时，必须验证引脚编号是否在芯片支持范围内。3. 循环和中断的“安全闸”嵌入式最怕死循环和资源冲突。我会明确说：“中断服务函数内不能使用动态内存分配，禁止调用非可重入函数”。还会要求对循环次数设上限，比如for(int i=0; i<MAX_RETRY; i++)，避免硬件无响应时卡死。4. 宏定义和位操作标准化AI容易在宏定义上出错，比如少写括号。我会要求它用do{...}while(0)格式封装多语句宏，位操作统一用&、|、<<替代乘除，并标注清楚每个位的物理意义。总结：像对待硬件手册一样写提示词其实核心就一句：把AI当个需要精准指令的协处理器。设定越具体（比如指定芯片型号、编译器版本），它“幻觉”越少。毕竟嵌入式代码跑在真实硬件上，AI可以帮你填模板，但最后把关的还得是你自己的调试器

声明：本专栏来源于 SerpAI 提示词工程指南 部分中文翻译。提示工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。研究人员可利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大...

刚入职landing期真的兵荒马乱，啥都摸不着门道，怕做错事不敢下手，问问题都要在心里打草稿。通勤路上提前捋当日待办，上班跟着前辈同事偷师记笔记，下班复盘易错点，慢慢摸清工作节奏。生活里不硬扛内耗，累了就吃顿好的回血，睡前规划好次日优先级，不追求一步到位。放平心态接纳笨拙，不懂就问不逞强，慢慢找到状态，

#围观美财长回应斩杀线甩锅# 2025年年中，一个风和日丽的周五下午，我带着美丽的心情，在公司，完善项目网站的一个功能，查看数据库的时候，突然发现一张表里的数据很奇怪。那是个业务数据表，按理说在几秒的时间内，不应该出现三条同样的经办数据（一个客户不可能在几秒内，做三次业务），可偏偏，很多用户数据都出现了这种情况。关键还是正式环境，客户是政府单位的，后面要是稽查起来，不敢想了。虽然不是我做的功能，但还是给我吓的，尿不湿都湿了。 我赶紧给项目经理说了情况，结果就被扣了帽子，说我发现了，怎么不赶紧改，还问是什么原因？直接给我干懵了，我是赶紧看那个功能代码呀，那会是真的害怕了，框框一顿看，后面才发现了...