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比如领导要你开发一个功能模块，你可以根据关键需求信息描述出来，不需要去考虑怎么去实现，ai就可以根据你的需求将代码模块完整的实现，你只需要把代码复制进去，然后测试一下付不符合要求，如果有问题就改一下，看看什么问题，如果没问题的话，可以继续用ai生成一个测试的demo，你就可以根据demo完整的测试一下，这样就大大提高了开发效率。而且可以用一个真实的案例来描述，传统流程：人工收集10份竞品报告 → 阅读总结（4小时）→ 制作对比表格（2小时）→ 撰写洞察（1.5小时）AI赋能流程：1. 用Perplexity.ai汇总最新竞品动态（15分钟）2. 上传PDF至ChatGPT提取关键数据（10分钟）3. 提示词：“基于以上数据，生成SWOT分析表并附三点战略建议”（2分钟）4. 人工微调验证（30分钟）总计：57分钟，效率提升87%所以运用好ai，真的可以节省很多不必要的时间，ai不是替代人类，而是更好的帮助人。

站在入职的节点回头看，去年的自己其实挺“轴”的。那时候立下的flag很简单也很功利：把基础打牢，一定要拿到一份满意的嵌入式offer。现在回头看，那些熬夜啃C语言指针、死磕RTOS调度原理、对着示波器调试时序的日子，虽然枯燥，但确实是这些积累帮我敲开了职场的大门。去年的flag算是圆满达成了，不仅收获了心仪的工作，更重要的是建立了作为一名嵌入式工程师的自信。当然，拿到offer不是终点，而是新的起点。对于即将开始的职业生涯，我给自己定了几个更接地气的小目标：完成“学生”到“工程师”的思维转变：不再只满足于“代码能跑通”，而是要追求代码的可读性、健壮性和工程规范。尽快熟悉公司的代码风格和开发流程...

佬们，之前学的前端，12月开始想找大模型应用开发的工作，看了点rag langchain agent，但是练手的都是小demo，然后用了下dify现在想找两个像样的项目做一做，有啥推荐的不😫