大一新生分享会 - 演讲稿
时间：20分钟主题：从做项目到建立思维工具箱
一、开场（1分钟）
大家好，我是李锍鑫，知行智创+副会长。
今天不讲成功学，因为我也没那么成功。我只是一个普通的大三学生，踩过很多坑，也在继续踩坑。
今天想跟大家分享两个核心观点，以及一些实用的工具和方法。
希望能帮你们少走点弯路。
二、核心观点（8分钟）
观点1：AI时代，唯一的障碍是"你动不动"（3分钟）
一个事实：
信息时代，任何客观因素上的阻碍都基本不存在。AI时代，这句话更准确。
你想学任何东西，绝对能找到教程。
- 想学STM32？B站、GitHub、官方文档，应有尽有
- 想学Python？ChatGPT手把手教你
- 想做项目？搜一下，几百个开源案例
那为什么有人学会了，有人没学会？
区别只有一个：你动不动。
AI时代的竞争：
你要实习，或者任何需要竞争的场合，能让你脱颖而出的只有不可替代性和稀缺性。
在AI时代，认知高度已经拉不开差距了。
- 人人都能问AI"XX怎么做"
- 人人都能让AI写代码
- 人人都能查到知识
唯一能拉开差距的，是执行高度。
谁真的做了项目、谁真的解决了问题、谁真的有作品——谁就赢。
一句话总结：
决定你人生这条直线的斜率k值，除了把握不了的机会和运气，99%都取决于你的主观能动性和行动力。
所以：别想太多，开始做。
观点2：填充你的"思维工具箱"（5分钟）
先讲个故事：
今年寒假我参加了TI杯电子设计竞赛，赛题是打靶系统——用云台控制激光笔打靶纸中心。
我遇到了一个"巧合"：
刚好那段时间我在公司实习做AI自动跟踪项目——YOLO识别+云台跟踪。
赛题的打靶部分也是云台+识别+跟踪。
于是我直接把实习项目的PID算法搬过来：
- 计算激光笔和靶心的偏差
- X轴和Y轴分别用PID控制
- 输出云台移动量
- 让激光笔始终打向中心
问题解决了。
类似的"巧合"我遇到很多次：
做光学仪器项目时，最开始全是线连接，乱七八糟。
刚好我之前做过无线遥控小车，于是我想：能不能把仪器也做成无线的？
试了试，可以。问题又解决了。
这些真的是"运气"吗？
我后来想明白了——不是运气，是迁移能力。
什么意思？
每做一个项目，你都会学到一个具体的解决方案：
- 做云台跟踪 → 学会了PID控制
- 做无线小车 → 学会了无线通信设计
- 做数据采集 → 学会了传感器选型和滤波
这些方案，就像工具一样，存在你的"思维工具箱"里。
下次遇到新问题，你不是从零开始，而是：
- 大脑自动检索工具箱
- 发现"诶，这个跟我以前做过的XX很像"
- 把旧方案迁移过来，改一改就能用
这就是"巧合"的真相——其实是你的积累在起作用。
那怎么填充工具箱？
答案：做项目 → 积累经验 → 迁移应用
这是一个循环：
- 做一个小项目 → 工具箱里多一个工具
- 做十个小项目 → 工具箱里有十个工具
- 工具越多，解决新问题越快
所以：做项目不是为了完成任务，是为了填充你的工具箱。
三、怎么做项目：工具+方法（8分钟）
好，观点讲完了。下面给大家一些实用的东西。
3.1 学校不教，但工作必用的工具（4分钟）
程序员入门四件套：
1. AI辅助工具
为什么要用：
- 学习快10倍
- Debug效率高
- 能做以前做不了的事
推荐工具：
- Claude Code / Cursor - AI辅助写代码
- ChatGPT / Claude - 问问题、解释概念、debug
怎么用：
- 想学新东西：问AI "我想学XX，从哪开始？"
- 遇到bug：把报错贴给AI，问可能的原因
- 看不懂代码：让AI解释"这段代码在干什么，用人话说"
但记住：AI是助手，不是替代。它给的答案你要理解。
2. 版本控制：Git + GitHub
为什么要学：
- 学校不教，但工作必问
- 能管理代码版本（不会改崩了找不回来）
- 面试会问"你有GitHub吗？做过什么项目？"
现在就可以开始：
- 做项目就放GitHub
- 写README说明这是什么、怎么用
- 这就是你以后的作品集
找实习的时候，这比成绩单有用。
3. 编辑器：VSCode
为什么用VSCode：
- 免费、强大、插件多
- 支持几乎所有语言
- AI插件集成好（Copilot、Cursor）
推荐装的插件：
- GitLens（Git可视化）
- Python / C/C++ 扩展
- Prettier（代码格式化）
一次配好，用四年。
4. 文档工具：Obsidian / Notion / Typora
为什么要做笔记：
- 很多东西学过就忘
- 以后遇到问题翻自己笔记，10秒找到答案
- 整理思路，加深理解
我的做法：
- 建了个网站chuiyu.wiki，121篇笔记
- 不是为了给别人看，是为了自己查
你们不用建网站，用这些工具就行：
- Obsidian：本地笔记，Markdown，免费
- Notion：在线笔记，界面好看，适合做知识库
- Typora：写Markdown很舒服
关键：用自己的话总结，不是复制粘贴。
3.2 学习方法：边做边学（2分钟）
不要"先学完再做"，而是"边做边学"。
为什么？
- 有目标才有动力
- 遇到问题才会真正学会
- 做出来了才有成就感
举例：
我想做个能避障的小车 → 不会STM32？学 → 不会超声波传感器？学
→ 不会PID？学
这样学的知识，比上10节课记得牢。
所以：大一就可以开始做小项目，别等。
3.3 解决问题的思路（2分钟）
遇到bug怎么办？
步骤：
- 定位问题：打印中间结果，看哪一步出错
- 查资料：Google报错信息 / 问AI
- 参考案例：GitHub搜类似项目，看别人怎么做的
- 试错：改了验证，不行再改
不要盲目乱改代码。
先定位问题在哪，再针对性解决。
用AI但要理解：
AI能帮你debug，但不能替你思考。
我的做法：
- 把报错贴给AI
- AI给方案
- 我先理解为什么这样改
- 改了之后验证
不要无脑复制AI的代码，要看懂。
不然下次遇到类似问题，你还是不会。
四、给大一的你们（2分钟）
这学期就可以开始做的事：
1. 做一个小项目
- Python爬虫（爬课表、天气）
- Arduino小车（能动就行）
- 简单网页（个人主页）
不用很复杂，能跑起来就是成功。
2. 建立知识库
- 用Obsidian/Notion记笔记
- 学到什么就记什么
- 以后遇到问题翻笔记
3. 学Git和GitHub
- 把项目放GitHub
- 写README
- 开始建作品集
4. 善用AI
- 不懂就问Claude/ChatGPT
- 但要理解AI给的答案
三条避坑建议：
1. 别追所有热点
- 选一个方向深入（嵌入式 / 前端 / 后端 / AI）
- 深度 > 广度
2. 别完美主义
- 先做出来，再优化
- 做项目80%时间在debug很正常
3. 别只待舒适区
- 打游戏很爽，但四年后简历上什么都没有
- 每周至少花几个小时学新东西
五、结尾（1分钟）
总结一下：
- AI时代，唯一的障碍是你动不动
- 做项目填充思维工具箱，积累迁移能力
- 用好工具：AI、Git、VSCode、笔记软件
- 边做边学，别等"学好了再做"
最后一句话：
你的工具箱现在是空的，但从今天开始填充，一年后你会发现——原来我能做这么多事。
我的分享就到这里，有问题欢迎提问，也可以会后来找我聊。
谢谢大家。