作为一名即将入职的嵌入式工程师，最近这段时间，我越来越觉得：AI 真的不是洪水猛兽，而是我们手里的一把“瑞士军刀”。以前大家总觉得嵌入式是“硬核底层”，AI 这种“高大上”的东西离我们很远。但实际用下来才发现，AI 对于嵌入式开发来说，提升效率的效果是立竿见影的。首先，它是最好的“代码解释器”和“文档翻译官”。嵌入式开发离不开看手册、读源码。面对几千页的英文 Datasheet，或者晦涩难懂的 Linux 内核代码，以前我们可能需要逐行查字典、翻论坛。现在，只要把代码或寄存器描述扔给 AI，它能瞬间给出清晰的中文解释，甚至还能帮你画出流程图。这大大降低了我们学习新技术的门槛，让我们能把更多精力...

全都在筛选中，已经麻了😭

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...