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作为嵌入式工程师，回顾过去的工作，AI时代带来了显著变化。以前，我的工作几乎全部依赖手写代码、调试硬件和排查问题，繁琐且耗时。每当遇到复杂的系统问题，调试、优化、查漏补缺都需要投入大量精力，工作压力大，时常加班。现在，AI工具极大提高了我的工作效率。自动代码生成、错误检测和优化建议减少了很多低价值劳动。AI帮助我快速处理硬件调试、内存泄漏、性能瓶颈等问题，节省了大量时间，让我可以更专注于系统设计和创新。虽然AI让工作变得轻松，但挑战依旧存在。嵌入式系统的复杂性要求我仍然保持扎实的专业知识和创新思维。AI为我提供了更高效的工具，但真正的创造性工作仍然依赖人类的思考。

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最近我看了一些粉丝的简历，写着五六个项目，全是“温湿度采集”、“简单的家居控制”。说句扎心的实话：做一堆简单的 Demo，不如把一个项目做深。为什么你的项目被 HR 说是“烂大街”？ 因为那些大多是验证硬件功能，跟嵌入式软件的核心能力关系不大。你调通了 外设读取温湿度，那是单片机基础。如果是找“嵌入式软件”岗位，请一定要在“软件”上下功夫！真正的深度不是你会用几个外设，也不是老生常谈的“通信来通信去”，而是你有没有能力对系统核心进行优化。怎么增加嵌入式项目的深度？以下是几个能真正体现“软件深度”的项目优化方向：一、 拒绝“裸机思维”，拥抱 RTOS 的内核级深度别再只是 跑到底了。引入 RTO...