八股战士0offer：虽然但是，你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程，而不是训练或者微调模型，这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西：提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到，建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客，anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了

HR_丸山彩同学：你的项目描述里，系统设计讲了很多：MemCube是什么、三级存储架构怎么设计、四种遗忘策略分别是什么。这些面试的时候讲没问题，但简历上不需要这么细。 简历要突出的是影响力，不是实现细节。面试官看简历的时候想知道的是「这个项目有多大价值」，不是「这个项目具体怎么实现的」。实现细节是面试时候聊的 怎么改：技术细节可以精简为一句「采用三级存储架构+四种遗忘策略」，把省出来的篇幅用来写影响力。比如：项目有没有开源？有没有写成技术博客？有没有被别人使用过？ 校园经历没有任何信息量，任何人都可以写这句话，写了等于没写。更关键的是，你投的是技术岗，校园活动经历本来就不是加分项。如果非要写，必须写出具体的数字和成果。如果你没有这些数字，那就老老实实删掉 「端到端耗时缩减30-40%」要给出确切数字和绝对值。从1000ms降到600ms是降了40%，从100ms降到60ms也是降了40%，但这两个含义完全不一样。其他也是，涉及到数据，准备好证据，口径统一，面试会问 「熟练」「熟悉」「了解」混在一起用，读起来很乱。而且「了解前端需求」最好改成「具备前后端协作经验」