有些东西我都听不懂开发在说啥，有的问题我也不知道发生的原因，定位不了。有些接口测试我也不会写，有些开源的代码我也看不懂。有些特殊场景需要写脚本，我也不会，写个dockerfile，打包个镜像。写个流水线啥的，我都全让AI帮我干，如果不是在这样一个时代，我可能根本胜任不了我现在的工作 😂

不知不觉，作为 25 届的应届生，我已经入职嵌入式岗位半年多了！这段时间走了不少弯路，也找到了几个超级好用的工具，今天想和大家分享一下。 一、好用工具 1.AI辅助代码插件工具 Fitten Code 还有Copilot真的要大力推荐这两个插件！如果你觉得自己写代码很慢、代码能力差，或者总是重复写类似的业务逻辑，这两个工具真是救命稻草。 直接在 vscode 里搜索并安装就好。它们可以智能补全代码、自动生成注释、查找 bug! 举个真实的工作场景：有时候我写的代码逻辑差不多，只有几个参数不同，之前我总是复制粘贴，逐个改，一方面慢，另一方面容易出错。但这两个插件可以根据我之前的代码逻辑，自动处理...

ok：代表可以做(一般都是给+1发，但是面对无礼的需求就不ok敬礼：代表收到或者尊重（给+1发是收到。给对接方发是尊重大拇指：代表认可和吹嘘（最常发的就是给研发了，感谢研发们的支持职场表情三件套，又是当牛做马的辛苦一年距离退休还有30年

经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...