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## 项目定位
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-本仓库是个人发展与职业规划项目,为**特定用户**(25 岁、研一、计算机应用技术、医学图像分割方向)服务。所有分析、提问、文档、计划和阶段性总结必须使用中文。**不编造用户经历、能力或偏好**,信息不足时先提问。规划结论必须区分"用户已提供事实"、"基于事实的推断"、"需要验证的假设"。
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+本仓库是个人发展与职业规划项目,为**特定用户**(25 岁、研一、计算机应用技术、医学图像分割方向)服务。所有分析、文档、计划必须使用中文。**不编造用户经历、能力或偏好**,信息不足先提问。规划结论必须区分"事实"、"推断"、"假设"。
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## 用户画像(关键事实)
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| 研究方向 | 医学图像分割(深度学习/PyTorch),两篇小论文推进中 |
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| 就业方向 | 嵌入式 Linux(最高优先级),每天 4.5h+ 连续投入 |
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| 英语 | 六级 ~350 分,目标 425(2026-12 考试),每天 1.5h |
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-| 硬件 | GPU: RTX 4070 Ti Super 16GB;开发板: STM32F103C8T6 + OLED + 传感器 |
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-| 硬件预算 | 500 元以内,新项目硬件控制在 300 元以内 |
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+| 设备矩阵 | 台式机(RTX 4070 Ti Super 16GB, 跑深度学习) + Steam Deck(16GB, 1.5TB, VMware+Ubuntu, 主力日常) + 实验室笔记本(64GB+8GB GPU, 不可远程SSH) |
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+| 开发板 | STM32F103C8T6 + STM32F103ZET6 + OLED + LCD(FSMC) + 多传感器(LED/Button/DHT11/光感/Flash/触控) |
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+| 硬件预算 | 500 元以内,可适当上浮;新项目硬件控制在 300 元以内 |
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| AI 工具 | 熟练使用 Claude Code、opencode、Codex |
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-| 技能基线 | Python 3 级、C 2 级、Java 2.5 级、C++ 3 级、深度学习 2.5-3 级 |
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+| 学习理念 | YJango《学习观》元学习框架,AI 加速 5 步法(设目标→AI给案例→比较建规则→自己写→AI验证) |
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+| 知识管理 | Obsidian 知识库 wiki 300+ 篇,覆盖嵌入式/CS核心/深度学习/跨学科方法论;有 CLAUDE.md 管理规则 |
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| 时间约束 | 学校食堂 早餐 07:30-08:30 / 午餐 11:55 窗口 / 晚餐 16:55(18:00 关门) |
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+## 能力矩阵
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+| 语言/领域 | 等级 | 关键证据 |
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+|-----------|:----:|----------|
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+| C | 2.5~3 | 独立架构5层驱动模式、720行app.c、8设备驱动框架、寄存器级操作;代码有AI辅助但能理解调试 |
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+| C++ | 3 | wiki有完整笔记(类/STL/模板/内存模型/智能指针),概念理解扎实 |
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+| Python | 3 | 深度学习全流程、PyTorch实验脚本修改、医学图像分割完整实验 |
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+| Java | 2.5 | 黑马JavaWeb Spring跟学,简单CRUD,若依框架使用 |
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+| Go | 2 | wiki有Go完整笔记(并发/接口/错误处理),概念理解扎实 |
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+| Shell | 1 | 有Python类比基础认知,未实操 |
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+| 数据结构与算法 | 2 | wiki有系统笔记(树/图/排序/查找/堆栈/链表等),代码实现不熟练 |
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+| 操作系统 | 2 | wiki有完整笔记(进程/调度/内存/文件系统),概念理解好缺实践 |
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+| 计算机网络 | 2 | wiki有完整笔记(HTTP/TCP/IP/OSI/路由等),概念理解好 |
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+| 数据库 | 2 | MySQL增删改查+简单表设计,索引/事务有概念理解 |
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+| STM32 | 2.5 | HAL库迁移(GPIO/定时器/串口)、FreeRTOS 21实验、ZET6项目框架、常用调试器 |
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+| FreeRTOS | 2 | API使用者(任务/队列/信号量/定时器/任务通知);概念笔记形成知识库 |
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+| 嵌入式Linux | 1 | VMware+Ubuntu已装好,概念了解,即将开始系统性学习 |
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+| 嵌入式调试 | 2.5 | IDE调试器打断点单步、串口打印、烧录 |
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+| 深度学习基础 | 2.5~3 | 论文实验完整对比、CNN/Transformer理解、模块设计(学术裁缝) |
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+| PyTorch | 2.5~3 | 实验脚本修改(batch/lr/路径/数据集),Dataset/DataLoader理解 |
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+| 医学图像分割 | 2.5~3 | 两篇小论文推进中:U-Net/Dice loss/nnUNet,完整实验对比 |
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+| 论文阅读 | 2 | 能看摘要/结论/方法图,细节公式和实验设计看得慢 |
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+| Git | 1.9 | add/commit/push/pull/branch,IDE冲突提示后解决;不含独立rebase |
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+| Makefile | 2 | 概念理解,能读能改,不熟练独立书写 |
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+| CMake | 2 | 概念理解,ZET6项目用CMake构建 |
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+| Docker | 2 | Linux部署经验,基本使用 |
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+| AI工具 | 3 | 熟练Claude Code/opencode/Codex,AI驱动学习+代码+文档 |
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+| Qt | 2 | wiki有完整笔记(信号槽/对象树/事件/QPainter/布局),能做简单桌面应用 |
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+| 学习方法论 | 3 | YJango体系+AI提炼成系统方法,构建300+篇结构化知识库 |
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+## 知识库
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+- 路径:`F:\Documents\Obsidian-Knowledge-Base\X-Knowledge-Base`
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+- 结构:wiki/ 300+ 篇(整理后知识)、raw/(原始资料)、CLAUDE.md(LLM协作规则)
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+- 覆盖:嵌入式+Linux(61) / 深度学习(18) / 计算机基础(53) / 编程语言(~40) / 软件框架(9) / 跨学科(684) / 研究生(27) / 重构学习(21)
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## 文档结构
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-docs/ # 职业生涯规划文档(00-08 编号)
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- 00-个人信息采集.md
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- 01-方向适配信息采集表.md # 含 0-5 级能力评分表
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- 02-三方向适配初步分析.md
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- 03-行动计划前补充信息表.md
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- 04-现状诊断.md
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- 05-职业目标.md # 分层目标 + 里程碑时间线
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- 06-行动计划.md # 月度/周度执行计划
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- 07-每日作息表.md
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- 08-AI+嵌入式+Agent项目创意.md
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-求职资源/ # 面试/学习资源索引(各子目录有 README)
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- 嵌入式面试/ # C、OS、网络、驱动、协议等面试路线
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- 英语/ # 六级备考计划
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- 求职工具/ # 投递跟踪、简历优化、ATS 工具索引
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- 项目参考/ # STM32+FreeRTOS、嵌入式 Linux 参考项目
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+docs/ # 00-个人信息采集 ~ 08-AI+嵌入式+Agent项目创意
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+求职资源/ # 嵌入式面试 / 英语 / 求职工具 / 项目参考
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-## 关联外部仓库
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-- `F:\GitProjects\HAL_STM32_Projects` — STM32 HAL 库实践代码(江科大标准库→HAL 迁移)
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-- `F:\GitProjects\HAL_FreeRTOS_Projects` — FreeRTOS 多任务实践代码
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-- `F:\Documents\Obsidian-Knowledge-Base\...` — FreeRTOS 和 STM32 学习笔记(AI 辅助实验)
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## 核心原则
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-### 双主线策略
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-1. **嵌入式 Linux(就业主线)** — 短期最高优先级,目标是 2027 年秋招前有 2-3 个可展示项目
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-2. **医学图像分割(升学主线)** — 中长线,论文和英语达标则申博,不达标则就业保底
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-3. **AI 应用 / Agent** — 融合工具能力,不作为独立方向投入
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-每日时间分配:嵌入式 4.5h+ > 英语 1.5h > 论文 1h。以周为单位检查产出,不以学习内容为单位。
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-### 里程碑
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-| 时间 | 节点 |
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-| 2026-07-15 | HAL 库迁移完成 | ✅ |
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-| 2026-07-16 | 论文 1 投 CMIG | ❌ 被拒 |
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-| 2026-07-22 | FreeRTOS 实验完成 | ✅ 21 个实验 |
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-| 2026-07-29 | 论文 1 投 CMPB(一审中)| ✅ |
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-| 2026-07-29 | ZET6 项目框架搭好 | ✅ LCD-FSMC/触控/CLI/多传感器 |
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-| 2026-08-30 | 论文 2 初稿完成 | ⏳ |
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-| 2026-09-30 | 简历自检 + 自己的项目完成 | |
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-| 2026-12 | 六级考试(目标 400+) |
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-| 2027-04 | 实习窗口 |
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-| 2027-08 | 秋招开始 |
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-### 能力评分标准
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+- **双主线**:嵌入式 Linux(就业)> 医学图像分割(升学),AI/Agent 作为工具不独立投入
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+- **时间**:嵌入式 4.5h+ > 英语 1.5h > 论文 1h,周产出检验
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+- **里程碑**:见 05-职业目标.md
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-询问用户能力时,必须使用 0-5 级定义并提供示例。0 级=不了解,1 级=跟教程入门,2 级=基础可用(独立完成常见任务),3 级=熟练(独立处理多数场景),4 级=高级(处理复杂场景/指导他人),5 级=专家。
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+### User Profile 管理规则
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-**追问规则**:用户给出等级后必须追问证据——最近 12 个月的例子、任务目标、具体做了什么、结果衡量、有无他人反馈或可展示材料。
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+每次会话自动执行:
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+1. 读本文件 + 04-现状诊断.md + git log,确认当前画像
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+2. 信息在文档中已有则直接引用,不再问用户
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+3. 会话中发现新信息(能力/设备/进度/偏好变更)实时记录
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+4. /clear 后重新读取恢复上下文
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+5. 能力评估必须有 0-5 级定义 + 近 12 月证据,不接受无依据重评
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+6. 确定需要但文档没有的信息才问用户,已知信息不反复确认
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### 信息来源
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-涉及职业规划判断的外部信息(行业趋势、岗位要求、薪资、招聘市场、证书价值、AI 影响等),必须先联网检索,优先参考权威机构或一手来源。引用时必须记录来源名称、发布日期、链接和关键结论。每个信息来源要区分一手来源、二手整理、平台样本或个人推断,并说明适合用于什么判断。
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+外部判断(行业趋势/岗位/薪资/证书/AI影响等)必须先联网,引用时记录来源、日期、链接、关键结论,区分一手/二手/推断。
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