这可能是目前 AI 面试中最拉开差距的一环。大部分求职者的简历上写着“通过优化 Prompt，提升了生成质量。”面试官往往会微微一笑，紧接着抛出一记灵魂暴击：“那你怎么定义‘质量提升’？你怎么用数据证明，你的 模型 跑得比昨天更好？”这个时候，如果你挠挠头回答：“我自己抽查了几条结果，感觉变好了……” 那基本就凉透了。正所谓乱花渐欲迷人眼，靠人工“抽盲盒”式的肉眼查验，很容易陷入“只看好案例（Cherry-picking）”的自欺欺人中。在真正的工程落地面前，这种“凭感觉”根本站不住脚。回答应该直接把 Eval（评估）体系拍在桌面上：“在修改任何一行核心逻辑或 Prompt 之前，我会构建一套...

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

是我写的代码太烂了吗

说实话，我入职的时候也是奔着Java后端去的，没想到工作几个月之后就慢慢转到Agent开发这边来了。现在回过头看，感觉Agent这个方向确实是个趋势，身边越来越多的项目都在往这上面靠，需求也在持续增长。当然我不敢说它一定是未来，但至少现在来看，这个方向的机会还是挺多的。我自己转过来的过程其实没有想象中那么难。因为Agent开发说到底很多底层的东西还是后端的活，接口、数据处理、服务对接这些Java开发的基础完全用得上，只是多学了一些跟大模型交互、工作流编排相关的东西。是有学习成本，但在实际项目里边做边学，进步还挺快的。现在我的部门有Agent开发的实习岗位在招人，而且工作内容我的体感上是后端相关...