Prompt & Skill 工程最佳实践  从多轮实战对抗式调优中沉淀的方法论。  一、Prompt 工程 1. 调优五原则    优先 说明     聚焦 > 全面 先保主任务稳定，再补细节   场景 > 通用 先问"缺什么字段会失真"，保这些再优化其他   结构 > 辞藻 模块化结构比华丽描述有用，把任务说清楚就够   定性 > 精算 LLM 擅长归类不擅长数值计算，需量化时尽可能用整数映射   减法 > 加法 先删冗余；删掉 30% 反而更稳，说明那 30% 不该在    2. Prompt 搭建 固定骨架： Role → Co...

简历给你了学校标的清清楚楚😅，面完说我是三本只能给150，那你boss标200-250干嘛，感觉还是太礼貌了，应该直接爆了😤学历就是一个人的外貌实习就是一个人的衣服本科学历差就是其貌不扬的样子实习经历差就是破破烂烂的衣服＃民办已经死了 ＃都给我去考研吧＃计算机就是学历＞技术＃c++92✌🏻才能学

做 Agent 开发，其实可投的岗位比想象中更广，不只是单一的“AI岗位”。最直接对口的是 AI应用开发工程师、大模型应用工程师 或 智能体开发工程师，这类岗位主要负责基于大模型做工具调用、任务编排、多轮对话等。如果你更偏工程落地，也可以投 后端开发工程师 或 平台开发工程师，很多公司在做 Agent 平台，本质还是服务端架构问题。此外，一些公司会把相关岗位叫做 AI产品工程师 或 解决方案工程师，更偏向把 Agent 技术应用到具体业务场景中，比如客服、自动化办公、数据分析等。