#围观美财长回应斩杀线甩锅# 2025年年中，一个风和日丽的周五下午，我带着美丽的心情，在公司，完善项目网站的一个功能，查看数据库的时候，突然发现一张表里的数据很奇怪。那是个业务数据表，按理说在几秒的时间内，不应该出现三条同样的经办数据（一个客户不可能在几秒内，做三次业务），可偏偏，很多用户数据都出现了这种情况。关键还是正式环境，客户是政府单位的，后面要是稽查起来，不敢想了。虽然不是我做的功能，但还是给我吓的，尿不湿都湿了。 我赶紧给项目经理说了情况，结果就被扣了帽子，说我发现了，怎么不赶紧改，还问是什么原因？直接给我干懵了，我是赶紧看那个功能代码呀，那会是真的害怕了，框框一顿看，后面才发现了...

经历了近一个月各大厂陆续开奖，期间有惊喜有顾虑，为了做出最好的选择反复纠结，可事实确实不会有在每一个方面都是最优秀的offer，只能是选择自己最想要的是什么，在收获了一个SSP，三个SP，四个白菜之后，还是选择留在深圳，加入TME此外还要特别表扬一下米哈游，hr和leader都特别用心，薪资的诚意和介绍业务的耐心都让我这个校招生感到很强的被接纳和归属感，最后还是因为base地，可能没那么有缘分，如果人生能开支线我也想去拯救世界网易也很好很有耐心很有诚意anyway，一切都是最好的选择，校招也只是起点，希望未来几年的自己回望现在不会感到后悔，牛友们共勉

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...