项目中还是尽量避免单纯用技术栈实现了这个技术本身就有的功能这种写法

本人双非本，一段中厂6个月测开实习秋招以来，被无数大公司直接简历挂，陆陆续续也面过五个比较大的公司，给我的统一感受就是学历真的很重要很重要，我的实习虽然只有一段，但是在公司项目的成果还是很能打的，基本上一面都可以过，但是一旦到了主管或者HR那个层面，真的可以很清晰感受到他们对学历的看重大于能力，之前极兔那个面试官就直接明说，他们觉得能力可以慢慢培养，但是学历就体现一个人的学习能力和努力程度，也有HR直接说如果你同一批竞争者有学习能力和努力程度大于你的，你会怎么办？当时我好像觉得学历真的把我定在了一个弱智不努力的标签上，感觉很无力，当下尚且测试的环境这样，都不敢想象开发和算法已经变成什么样了，不过也有好消息，拿到了一家深圳10k的offer，也算是为我这两个多月的努力画上了一个逗号，后续怎么样，就要靠自己了，祝牛友们早日拿到自己心仪的offer

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...