广核数字科技offer

第一部分：Prompt 工程 一、调优哲学（五条优先级原则） 在动手改任何 prompt 之前，先用这五条原则做方向判断： 聚焦优先于全面。 先保证主任务稳定完成，再补充细节。一个能把核心事情做对的 prompt，比一个面面俱到但哪个都不太稳的 prompt 有价值得多。 场景优先于通用。 不同场景的必要字段不同，不能机械套模板。先问自己：这个场景里，什么字段缺了会让结果失真？先保这些，再优化其他。 结构优先于辞藻。 清晰的模块化结构比"高级角色设定""华丽描述"更有用。模型不需要你用精美的语言描述任务，它需要你把任务说清楚。 定性优先于精算。 LLM ...

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

腾讯面试这个状态是啥意思

虽然嘴上说着不想再面了，但是今晚身体还是诚实地准时点开了面邀链接。部门是核心本地商业，偏向酒旅下面的景点。本来准备了一个工作流项目和一个优惠券秒杀项目，结果全程都是ai和ai coding相关，完全没问第二个项目，也没有手撕，供大家参考。这两个项目都不是实验室的课题吧？都是你在GitHub或其他平台上自己学习实践的项目，然后做了相应的改造，对吗？看一下你这个工作流编排平台，它产生的背景或要解决的问题是什么？我能不能理解为它类似Coze、Dify这类工作流编排产品？你提到和它们有所区分，具体做了哪些改进或不同之处？你说这是自研层面的东西，整体设计思路是怎样的？其中稳定性能力建设这部分，有没有参考...