题解 | #数位之和#

1、自我介绍我主要做的是大模型应用和 AI Agent 相关开发，平时接触比较多的是 Prompt 工程、RAG、工具调用、工作流编排、上下文管理、模型评测和服务化落地。技术栈以 Python 为主，也做过接口开发、异步并发、日志监控和效果优化这类工程工作。相比只关注模型本身，我更关注模型放到真实系统里之后，怎么把效果、稳定性、延迟和成本一起做好。2、提示词模板是怎么构建的提示词模板本质上是在给模型定义任务协议，而不是简单写一段说明。一般会包含角色设定、任务目标、输入数据、约束条件、输出格式和示例。比如让模型做工具调用时，提示词里通常会明确：你是什么角色你要解决什么问题什么情况下需要调用工具工...

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

无实习加一般学历，求简历拷打

大家好，我是@程序员花海，最近一直在研究Agent开发，也帮团队带几个项目，过程中发现一个现象：很多人以为搞Agent就是调几个API，搭个Demo就完事了。但真正落地的时候，你会发现根本不是这么回事——Skills Embedding怎么设计？RAG的chunk策略怎么定？模型幻觉怎么兜底？流式输出怎么优化？这些才是Agent开发真正要啃的硬骨头。先聊聊市场现状。现在招聘软件上，随便翻翻后端开发的JD，几乎都带着“AI能力优先”。像快手的日常实习岗，明确写着“具备大模型应用开发经验”。为什么？因为传统业务开发的岗位在收缩，而AI应用，尤其是Agent类的需求在井喷。你看美团、淘宝的首页搜索，...