很多程序员把AI当成“神笔马良”，甩个需求就等着收货。结果几天下来，虽然功能实现了，但代码风格各异、命名全靠缘分，原本整洁的工程硬生生被AI喂成了“屎山”。在AI时代，工程规范不再是锦上添花，而是防止项目崩盘的救命稻草。1. 结构化Prompt：拒绝“盲盒式”生成想让AI产出高质量代码，你的指令必须像需求文档一样严密。别只说“写个支付接口”，试试「上下文+约束+输出」的模版：上下文：我在用 Spring Boot 开发，当前处于订单模块。约束：必须使用驼峰命名法，所有数据库操作需封装在 Service 层。输出：代码中严禁出现硬编码，异常需统一抛出给 GlobalExceptionHandle...

最近写了简历，想找测试相关的工作。想问问大家这个简历有哪些问题?（自己也感觉有很大问题，没有实习经历）可以进面吗？还有哪些能够修改的地方

哪里可以改改吗？是哪里出了问题😭

1.介绍团队是干什么的2.问笔试题目，没做出来的都问了一遍。3.问prompt:(1)看我a了37.5%，问我知不知道如何改进？(2)prompt工程一般怎么写？(3)你说到可以给输入输出案例，落到底层原理上大模型是怎么做的？(4)你说到可以给定“按json输出”，如果我拿到的结果不理想(非json)，你觉得如何改善(5)你说可以使用** content **来加强引用，具体到底层大模型如何识别的？4.如果一个用户反馈大模型给的不准，你如何排查？5.了没了解过deepseek的深度学习，它的具体详细的思考过程是怎么样的？6.看到我写了RAG(1)RAG是什么时候出现的？(2)了没了解过抖音、谷...