客户端开发 app从桌面启动流程？

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...

谁懂啊！我实习遇到的公司，真的太把实习生当正式员工使唤了，刚入职没几天，连项目代码结构都没摸透，就被安排写项目了！一开始都是些接口对接、数据格式转换的基础活，听起来不难，但架不住我对项目的业务逻辑、代码规范一窍不通。对着前辈丢过来的需求文档，我一边查代码注释，一边翻技术文档，磕磕绊绊写完功能，也只知道 “这么写能跑通”，根本不明白 “为什么要这么设计”，妥妥的知其然不知其所以然。本以为这种基础活会干很久，结果没过多久，领导直接甩给我一个小功能的开发方案，让我负责从方案落地到功能对接、测试上线的全流程。当时我直接懵了，硬着头皮啃需求、画流程图、写核心代码，遇到不懂的就逮着前辈狂问，加班加点成了家常便饭。更没想到的是，后面居然让我独立负责一个模块的开发，还要做性能优化。从数据库索引调整，到接口响应速度提升，每一步都得自己琢磨、自己验证。那段时间真的累到飞起，每天下班脑子都是懵的尤其是发版的时候，我比谁都紧张，盯着监控屏大气不敢喘，生怕自己写的代码出 bug 导致系统崩溃。一旦出问题，就得立刻配合运维回滚版本，然后自己留下来加班排查修复，常常整栋办公楼只剩我一个人的工位亮着灯。每天加班到深夜，工作量比正式员工还饱和，我不止一次对着电脑发呆：我到底是来实习的，还是来打工的？虽然这段经历确实让我的技术能力突飞猛进，但那种被推着往前走的疲惫感，直到现在想起来都觉得累。

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...