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很多人对嵌入式实习都有幻想：一上来就写驱动、调外设、玩硬件。但真正开始实习后，才发现更多时候是在打基础、补短板、熟环境。下面是大多数嵌入式实习生的真实日常。一、看资料、看代码，比写代码多刚进公司，最常做的不是敲代码，而是：看芯片手册、原理图、数据手册看现有工程代码，理清启动流程熟悉寄存器定义、外设配置方式这是必经阶段，不看懂这些，后面根本没法改代码。二、从简单外设开始“刷存在感”真正上手时，通常是这些任务：点灯、按键、串口、定时器改已有 demo，而不是从零写修一些小 bug、适配新板子看起来简单，但这是融入项目的最快方式。三、跟着做功能，而不是独立设计多数实习生做的是：按需求加功能模块修改参...

这么缺钱，赚这点中介费，好歹是个大学老师(qa虽然是二本)，想到他之前聊天乱七八糟说一堆理由不让人出去实习就好好笑了

跟一块实习的同事吃饭时，他们和我说："咱们公司之前有一个北大的，不知道什么专业转来了学cpp。" 说北大哥的记忆力出奇的好，市面上的八股他都倒背如流，再加上学历buff加成，来到了我们公司。入职之后直接“原形毕露”，同事和我说“让他配一个最基本的环境也不会，面试时滔滔不绝讲个不停，结果基本的语法也写不会”，而且还说他很懒很摆烂，学习态度也不好，所以在公司呆了每一个月就被炒鱿鱼了。

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...