Claude Code 51万行源码泄露后，技术圈都在拆架构、看代码。但对产品经理来说，这份源码里藏着的不是技术细节——是一整套"如何让用户信任 AI 去做真实工作"的产品方法论。  一、Prompt 不是文案，是产品规则引擎 大多数 PM 理解的 prompt = "写一段好的提示词"。Claude Code 的做法完全不同：  7 层动态拼装：静态宪法（行为准则）+ 动态政策（环境/记忆/会话状态） 每个工具配独立使用手册（prompt.ts），不是一段通用说明 缓存边界精确划分：静态部分走缓存省钱，动态部分按需注入  PM 启发：如果你在做 AI ...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么，为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”，而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性，sparse 更接近词项权重匹配，multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回，所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看，它一般不是只靠单一对比学习目标，而是会结合多任务数据，让模型既学语义匹配，也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...