一面（基础技术面）自我介绍，然后开始问基础，偏嵌入式底层和RTOS：设计一个带看门狗（Watchdog）的嵌入式系统，描述故障恢复流程UART、SPI、I2C 协议的核心差异及典型应用场景推挽输出与开漏输出的区别？举例说明在 GPIO 控制中的应用如何通过 DMA 减少 CPU 在数据传输中的负载系统时钟配置对低功耗设计的意义是什么嵌入式操作系统（如 FreeRTOS）中任务的状态有哪些？状态切换条件实时操作系统（RTOS）的“硬实时”与“软实时”区别RTOS 的任务调度策略有哪些？如何保证实时性任务间通信方式（信号量、消息队列、管道）的适用场景及优缺点如何避免中断服务程序（ISR）中的竞争条...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

我觉得目前最好用的 AI 编程工具是 OpenAI Codex。相比传统的代码补全工具，它更像一个“可以接任务的 AI 工程师”，不仅能写代码，还能理解项目结构、修复 Bug、生成测试，甚至直接参与完整的软件开发流程。在实际使用中，Codex 的优势主要体现在效率和完整性上。你只需要描述需求，它就可以从实现功能到调试优化一并完成，大幅减少重复劳动。同时，它支持在终端、编辑器和云端多种环境中使用，还能并行处理多个任务，让开发节奏明显加快。总体来说，Codex 已经不只是“辅助工具”，而是正在改变编程方式的生产力工具。对于开发者来说，用好它，本质上是在学会如何和一个高效的“AI搭档”协作。