不做测试了，冲刺运营岗

作为2025届校招生，我主要面向后端岗位，最终拿到了10个中大厂offer（详见历史帖子）。现在回顾整个求职过程，总结一下当前开发岗位面试中AI相关问题的趋势和应对策略。四类高频AI面试问题第一类：如何使用AI辅助编码（必问）出现频率：几乎所有公司都会问，即使不是每一轮，全流程中也必定涉及。2025年时我的回答：宏观问题和命令速查：使用AI对话形式（ChatGPT、千问等）编码过程：使用Copilot、通义灵码等插件进行代码补全和查错2026年的期望回答： 面试官更希望听到深度使用AI编码工具的经验，包括：Claude Code、Cursor、Gemini等新一代AI编码工具的实践经验对不同工...

hot100原题，直接秒了可能面试官发现我做过，现在想起来十分悔恨啊，X﹏X后面大家手撕如果发现是原题，记得装一下，思考一下😅😅😅

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

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。