经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...

坐标南邮大一计科小登，目标是去大厂，想问下各位牛爷爷更推荐卷保研还是卷就业，另外有什么推荐的方向吗，感觉现在有动力能卷，但缺少具体努力的方向。

有了 AI，我发现自己越来越不想动脑子了，尤其是当 AI 嵌入到 IDE 和编译器之后。以前写 Java 代码，调接口、写算法、查文档、优化性能，每一步都需要动脑。现在 AI 能自动补全代码、生成函数、修复 bug，甚至直接写出整段逻辑。点几下，就能跑起来，看似高效，但思考的过程少了，手写推理、调试思路也被压缩。短期来看，效率提升明显；长期却可能让底层理解变得浅薄。代码能跑，不代表你真正掌握原理。作为 Java 开发者，如果完全依赖 AI，我们可能会慢慢丧失对设计模式、算法优化、异常处理等核心能力的敏感度。AI 是工具，不是替代大脑的捷径。聪明的开发者，要学会利用 AI 提升效率，但别让它替你...

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