平均下来一天六七次，但分布很不均匀。写新功能的时候连续用，改bug的时候用得更密集，有时候十分钟内问好几次。到了开会、写文档、做PPT这些场景也用，让AI帮忙搭框架、列提纲。用得越多越清楚哪些事情AI擅长，哪些事情还得自己来。

我觉得AI会让初级岗位的定位发生变化，以前是写代码的人，以后可能是管AI写代码的人。新人如果只满足于能跑通代码，确实容易被替代。但如果能在AI生成的基础上做优化、做集成、做判断，反而会因为效率提升变得更值钱。关键是要往上走一层。

我做过一个简单的Git提交记录分析工具，统计自己每周写了多少行代码、改了多少次文件，看看效率有没有提升。还写过一个外卖凑单计算器，点餐时输入价格自动算怎么凑满减最划算。都是生活里灵机一动的想法，花一两个小时就能实现。

我其实习惯在写代码前先用AI生成单元测试用例，反向推导代码需要实现哪些功能。提示词里我会要求AI标注出时间复杂度，方便我判断是否还有优化空间。排错时我会把正确运行和错误运行的两次输入输出对比贴给AI，让它帮我找差异点。

我一般先停顿几秒，想想自己知道什么。如果确实不懂，就承认这块了解不深，然后把相关的知识点说一下。有一次被问到算法题没思路，我就先讲了自己能想到的暴力解法，再问面试官能不能给点提示。坦诚一点反而没那么尴尬。

投过一些公司，简历筛选就没过，后来听说有的岗位会优先考虑男生，女生简历直接筛掉。还有一次面试时，面试官问我家里是哪里的，感觉像是在判断稳定性。条件都符合却被刷掉，这种情况确实让人不太舒服。

做完笔试过了四天，收到了一家公司的面试通知，另一家到现在还没消息。等消息那几天确实有点焦虑，手机一响就赶紧看。现在收到通知了，反而没那么紧张了，踏实准备面试内容就行。

大厂流程很完整，需求评审、代码审查、上线审批，每一步都要走，能学到规范的做法。小厂节奏快，一个人可能要负责更多事，但规范性差一些。大厂让我知道了标准流程是怎样的，小厂让我学会了怎么快速解决问题。

如果人生能debug，我想改大三那年暑假。当时有两个选择，一个去实习，一个在家准备考研。我选了实习，结果后来发现很多同学通过考研去了更好的平台。如果再选一次，我会把那个暑假的决策改成备考，给自己多留一条路。

三月把实习的第一个项目做完了，前后花了两周，从看代码到改代码再到上线，算是完整走了一遍流程。不足的地方是沟通不够主动，有时候卡住了自己硬撑。下个月想多问多汇报，别等最后才说问题。

一天大概用五六次AI。写代码遇到不熟悉的函数就问一下，改bug的时候把报错贴上去，有时候写文档也让它帮忙润色。最常用的是把零散思路整理成条理清楚的文字，省了自己反复修改的时间。

我个人认为不会完全干掉，但初级岗位的要求会变。以前会写代码就行，现在得会用好AI工具。职场新人要多关注业务理解和工程思维，这些是AI很难替代的。把AI当助手，让自己成长更快，而不是被AI推着走，这样才能站稳。

之前用vibe coding写了一个简单的待办事项网页，记录每天的实习任务，完成一项就勾掉一项。还做过一个本地的日志分析脚本，用来统计接口响应时间，帮自己写周报的时候整理数据。都是实用的小东西，代码量不大，但用着顺手。

我习惯先用AI搭框架，把功能拆成几个小函数，让AI逐个生成，再手动拼起来。结构化提示词我写得比较细，把依赖的库、参数类型、返回格式都写清楚，代码基本不用大改。排错时把日志和代码一起贴给AI，比自己逐行排查快很多。