美图暑期后端一面（已过）

没课的下午，我决定干一件事：把积攒了一周想投的公司全部投掉。 清单上的10家：字节、腾讯、美团、百度、京东、快手、网易、小红书、滴滴、B站。【14:00 - 准备工作】先打开网申助手确认信息是最新的（之前改过一次项目描述），然后按顺序开了10个tab，每个tab对应一家公司的招聘页面。【14:10 - 开始投递】第一家字节：打开网申页面，助手自动填了基础信息，我检查了一遍，补了开放题（为什么选字节），提交。耗时4分钟。第二家腾讯：同样流程，自动填、核对、写开放题、提交。耗时5分钟。第三家美团：基本一样，但美团的开放题有两个，多花了2分钟。耗时6分钟。【14:35 - 中段加速】到第四家百度的时...

目前拿到两个暑期实习的Offer，都是后端开发：1、京东零售-平台产品与研发中心-本地生活服务，base北京，业务面试官说主要设计订单、售后、商家的这些线和模块，大概率是订单相关的，说的不是很具体。2、字节跳动-Tiktok-隐私和数据保护办公室，base上海，很多产品都在走国际化出海路线，不同国家和地区对于数据隐私的法律法规差异极大，进去主要是开发平台和工具前置检测和预防这些违规风险。因为字节转正率很低（虽然HR画饼说有50%左右），京东转正率偏高一点，本人主要纠结是选京东做兄弟然后转正概率高一点有保底，还是选字节的title、有一段字节的实习秋招会更好一点，但是字节这个业务是不是有点偏冷门了？然后就是这两个实习的业务方面，哪一个对能力以及自身的成长比较有帮助和提升，不想进去做一些dirty work，这样秋招也有好的产出可以讲。想问问大家这两个offer更推荐去哪个呢？谢谢！！

有大佬知道蚂蚁智安安全技术有限公司的吗？想问一下这个是内包吗，属于蚂蚁的正编吗

在我来鹅之后，接到的第一个完整大需求就是需要编写一个skill，之前的实习也写过一些skill，但是在我的理解中skill就是跟提示词没差，把你需要的目标全写上就好了，所以第一次mr我提交了一个超过1200行的md，被mt打了回去，为了完成这个需求，我又赶紧请教了我身边的大神同学，获取一些写skill的经验，将原先1200行的md进行了对应的references拆封，又通过我朋友教我的验证机制验证这个skill的效果，最后完成了我的第一个需求。正好前两篇文章给大家分享了写好的用来包装简历的skill，那么今天来给大家分享怎么去写一个好的，可以实际用来工作的skill，摆脱只会写提示词的尴尬。构建 Skill 的五个步骤Step 0：先写 EvalsEval（Evaluation，评估）是一套结构化的、可重复运行的测试用例集，用来判断 Skill 的表现是否符合预期。它不是泛指"测试一下"，而是开发 Skill 的前提条件。一个典型的 Skill eval 集至少包含三类用例：- 正例（Positive）：用户说“帮我看一下这个 PR 能不能合”，验证 Skill 应该被加载- 负例（Negative）：用户说“帮我把代码格式化一下”，验证 Skill 不该被加载——路由别跑偏到不该触发的地方- 边界（Edge）：“这个 PR 改了一行日志，要不要审”，验证边界情况下的路由行为正例和负例都要写，而且负例往往比正例更值钱——误触发是 Skill 路由的头号失败模式。Eval 不只是测一次。Perplexity 的 eval 分三个层次：如下图每种都要在 GPT、Claude Opus、Claude Sonnet 不同的 orchestration 模型上分别跑——Sonnet 和 GPT 的 Skill 行为差异很大，只在一种模型上过了不够。没有 evals，你改 description 就是在盲改，一个新 Skill 也可能悄悄搞坏已有的十个 Skill。Step 1：写 Description（最难的一行）description 是路由触发器，不是文档。写好它不需要关心 Skill 的内容，只需要关心能不能在正确的时间加载、有没有意外触发到不应该触发的地方——误触发是头号失败模式，每加一个 Skill 都有可能让其他 Skill 变差。糟糕的 description 描述 Skill 做什么，好的 description 说什么时候加载。举个监控 PR 的例子：不要写这个 Skill 做什么，要写工程师感到焦虑时会说什么——"babysit"、"watch CI"、"make sure this lands"。快速检查清单：- 以"Load when…"开头- 控制在 50 词以内- 描述用户意图，最好来自真实查询- 不总结工作流程Step 2：写 Body跟同事讲工作流程和跟 LLM 讲工作流程完全是两回事。对几乎任何面世超过一年的软件工具，只要提名字，模型已经知道怎么用。所以跳过模型已经懂的部分。不用写出每一步命令。比如不要写 git log → git checkout main → git checkout -b clean-branch → git cherry-pick commit。写 "Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts preserving intent. If it can't land cleanly, explain why." 模型在后者上表现好得多，尤其是事情不按预期走的时候。太规定的指令比灵活的指令更脆弱。然后聚焦 gotchas 和反例，它们是最高信噪比的内容。每次 Agent 搞砸了就加一条，gotcha 会自然地累积起来。条件逻辑或内容太重的东西移出 SKILL.md，放到 accessory file 里渐进加载。Step 3：用层级结构- scripts/ —— 确定性逻辑，模型不用每次重新发明- references/ —— 重型文档，条件触发才读（"如果 API 返回非 200，读 api-errors.md"）- assets/ —— 输出模板，模型直接复制填充- config.json —— 首次运行设置，问一次保存下来对于极其复杂的 Skill，进一步考虑是否应该拆成一组 Skill，用 depends: 声明加载关系。Step 4：迭代切分支出来，在无 Skill 的状态下跑 hero query（核心用户场景查询），建 eval 集，反复调。提交 review 时最好一个 changeset 里自带 eval 集。Description 里的小词改动对路由影响很大，甚至会 spillover（溢出）到其他 Skill，所以这些在 Step 5 之前做完。Step 5：发布大家快把这5步实行起来，成为写skill专家吧！