在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

1.极速Landing​入职第一周，就能快速摸清团队架构、核心业务与关键流程，主动熟悉环境、索要资料，对自己的实习目标有清晰规划。2.主动学习​不满足于被安排的任务，会主动利用文档、课程和搜索工具拓展认知，并愿意深入追问业务逻辑背后的“为什么”。3. 会排序优先级​能判断任务轻重缓急，主动与 mentor 对齐期望和时间节点，兼顾效率与质量，不被琐事带偏节奏。4.高情商沟通​懂得在合适时机、用恰当方式沟通，能融入团队文化，人际关系融洽，也愿意主动分享与协助同事。5.踏实靠谱​交付扎实、细节到位，有复核习惯，对基础工作也耐心负责，懂得“小事不出错”是建立信任的基石。6.闭环力强​事事有回应、件件有着落，及时同步进展，主动汇报结果，永远不让事情石沉大海。7.主动沉淀​擅长整理复盘，将过程、经验、资源转化为清晰文档，后期甚至能输出总结与优化建议，为团队留档。愿你也能成为那个让人眼前一亮的人。

1. 自我介绍我之前在某某公司实习，主要参与 C++ 后端相关开发工作。 实习期间参与消息处理和服务端模块开发，涉及功能迭代、问题排查和性能优化。 技术栈以 C/C++ 为主，熟悉 STL、Linux 多线程和网络编程（TCP/IP），了解 MySQL、Redis 组件。 整体偏工程实践，关注代码质量、稳定性及性能优化，期待在 C++ 后端方向继续提升2. 项目介绍我参与开发了一个分布式实时流处理平台，负责事件数据的实时计算和多维聚合。项目难点在于高并发写入时线程锁竞争严重，导致延迟不稳定；同时状态同步复杂，内存容易泄漏。我主要通过以下方式解决了问题： 用无锁队列替代传统锁，减少线程竞争。 设...