一生天塌了的老中人

领导做过的离谱事情，往往不是某一次“大事”，而是那些看起来很小、却能让人瞬间怀疑人生的瞬间。比如有一次，团队正在加班赶一个版本，大家都在盯着日志和报错。突然领导走过来，指着屏幕说：“你们这个功能要不要再加一个新需求？反正你们今晚不睡了。”当时我以为他在开玩笑，可他很认真地补了一句：“你们都在公司，顺手做了就行。”那一刻我才意识到：在他眼里，加班不是代价，而是默认的资源。还有一次，领导在会议上要求我们“提高效率”，但却不允许我们用任何自动化工具。说法是：“我们要靠手工来保证质量。”可当我们提出手工效率低、容易出错时，他又说：“你们是不是不够努力？”这种“要求高标准、但不给条件”的逻辑，让人觉得工...

简历求拷打，投了好几个月，各种各样的岗位都试过，什么消息都没有

1.腾讯100w+总包，给了股票和签字费，做的是算法优化这一块。2.字节120w+，推荐算法，签字费+期权。每个月还有房补3-4k。3.华为17级。年终奖金20多个月工资，满两年提级别，周围都是高学历群体。4.美团90+30w，核心部门业务，签字费+房补，待遇很好上面四个岗位投递之后都没有什么回应，所以只拿到了下面两个offer1.快递卸货员，月薪2500，三险一金，包吃不包住。2.楼下小区保安，月薪3500+，包吃包住大家帮忙看一下，选哪个好一点！

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...