秋招已经投了100多份简历了，只收到两个面试，都是一面挂，双非孩子还有机会吗

最近AI漫剧还挺火的，而且听说挺挣钱的(听说行业规模已经达到了200亿😱)，自己最近也在尝试搞一下漫剧玩玩，给大家分享一下制作流程👇👇👇💡举个例子🎭 案例背景：第一集《网申点歪，在线修仙》故事梗概： 大四学生林墨正熬夜投递简历，电脑屏幕突然弹出满屏劣质特效的武侠网游广告。因极度疲惫手指一滑，误点“开始游戏”，刹那间蓝光大作，林墨在格子间消失，再睁眼已是古道西风，手中握着的不是鼠标，而是一柄锈迹斑斑的长剑……✅ 第一步：剧本生成💡 Prompt指令分享：指令： “你是一位爆款短剧编剧。请帮我创作AI漫剧《网申点歪，在线修仙》第一集的脚本。场景需求：场景一：深夜宿舍，林墨满脸倦容填网...

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

大学爽玩了3年的混子，大多技术栈仅仅知道皮毛不要细看下面的专业技能，全是抄的，实际上稍微深一点就不会，各方面八股搜集全面了，但还没有开始系统性的理解记忆。项目 点评+自己搞出来的小巧思玩具项目，理解深度还有欠缺，需要慢慢全面搞清楚就这个简历而言，大佬们有什么建议吗因为hot100还没开始刷。准备寒假把简历打磨实践好，八股理解理解记忆，到开学刷刷算法，打算无实习直接冲暑期实习了

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词 请将文本分为中性、否定或肯定。 文本：我觉得食物还可以。 情绪： 在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。...