极氪面经

为了入行嵌入式岗，我学了 C、C++、单片机、Linux，也逐渐体会到这条路并不轻松。一开始只是觉得嵌入式“接地气”，能和真实的硬件打交道。但真正学下来才发现，它要求的不是某一门语言或某一个平台，而是一整套能力体系：从寄存器到驱动，从裸机到操作系统，从跑起来到跑得稳。很多时候，程序不报错，却就是不工作，只能对着波形、日志和手册一点点排查。学习过程中，挫败感几乎是常态。代码看得懂，却写不出来；例程能跑，改一点就崩。但也正是在不断调试和踩坑中，才慢慢建立起对系统的理解。那些看似零碎的知识，开始在实际问题中串联起来。回头看，这条路确实慢，也不够“光鲜”，但它让我学会了耐心、严谨和对细节的尊重。为了入...

这些行业通常受益于 长期不可逆的趋势，如技术突破、人口结构变化、政策强力支持或全球性需求转变。人工智能与产业融合、新能源与绿色科技、生物科技与健康产业、高端制造与工业“硬科技”、数字经济与新消费服务。这些行业通常受到 周期下行、政策调整、技术替代或需求饱和 的冲击。传统房地产及其强关联行业、部分传统教培与学历教育、部分产能过剩或高耗能传统制造业、标准化、可自动化的初级白领服务业、同质化严重的传统线上流量业务。总而言之，2026年的赢家行业将紧紧围绕 科技突破、绿色转型、健康长寿和效率提升 这几大主轴展开。选择比努力重要，但更重要的是在正确的方向上持续构建自己的不可替代性。

不知你是否是这样，习惯按TapTap补全代码；偶尔遇到个线程问题，忘记了语法，就直接对话框问AI；甚至在新项目初始化的时候，直接全部交给AI。AI Coding已经融了大部分的开发生活，使用已经是一种习惯。但即使你面试的AI Agent岗位，面试官还是会照例问你八股，这还有必要吗？我已经tap链接大脑，AI 代替思考了呀？ AI 现状  很多产出变得更像“对的”，但更难确认它真的“能上线”  传统工作模式下，我们编码的工作受限于思考，心流的过程。但如果测试时发现问题，可以快速在脑海里定位到大概位置，心中有码。 而与AI人机协作后，我们更多的时间花在编码后的测试，因为代码没过脑，很多写法可能与现...

不吹不黑，一半光鲜，一半内耗。福利是真到位，三餐免费、加班打车报销，节日还发点小礼品，偶尔搞个下午茶也挺香，但忙也是真忙，赶版本的时候，加班到十一点是常态，改 bug 改到怀疑自己写的代码。好处是身边都是大佬，问个问题能少踩很多坑，成长确实快，就是偶尔会被需求逼着跑，少点自己的时间，谈不上多好，也不算太差。