1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右

求大家看看这份简历有啥缺点。boss好多已读不回的我已经麻木了，大家嘴毒一点指出来没关系的

一股神秘的力量，我是不是被资本做局了

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 ...