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。

目前研二，组里只放暑期，目标java后端开发，也有意向试着投投大模型应用开发相关岗位。项目的话，现在写在简历上的魔改的点评+某个知识星球上的agent项目可行吗？简历整体还有需要调整的地方吗？

很多 Java 程序员一听到“对接第三方接口”，脑子里就自动响起一句话： “这不就是调个接口嘛，没技术含量。”但真相是：你以为是体力活的地方，往往最能看出一个工程师的“技术深度”。那些把接口对接写成“定时炸弹”的代码，和能扛住三年高并发零故障的实现，差的从来不是会不会发 HTTP 请求。一、真正的高手，不是“调通接口”，而是“设计边界”对接第三方接口，看似只是发个请求、拿个 JSON，但背后其实是——系统边界的协作与防御设计。你面对的不是自己可控的代码，而是一个随时可能“变脸”的外部世界：对方文档写着“此字段必传”，实际却返回 null测试环境响应毫秒级，生产环境突然超时 30 秒接口突然升级...