PS：就我目前看到的AI项目而言，相信大家的检索能力，一定能找到相类似的，所以我这边就不贴出对应的github仓库链接了。我其实就是用的这两个，不过我对这两个进行了一些综合，把二者合二为一了。1. 本地私有知识库 RAG 助手核心价值：覆盖面试高频考点，完美匹配 “检索增强生成” 技术栈，做完能直接解决学习 / 工作痛点。落地路径：技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + Chroma/FAISS（向量库） + Streamlit（快速网页）核心功能：上传 PDF/Markdown 文档（比如你的技术笔记、行业报告）→ 智能切分（带 100-200token 重叠...

这种要去吗？

要了简历逗逗我吗，😭，是不是简历是一坨，请教一下佬，不玻璃心

前言：印象中很久没更新干货了，近期入职后学到了很多东西---不只是知识，还有职场生存法则。也是从这一段开始，我才算在"做事"。今天就挑选我觉得最值得分享的三点。没有大词，都是我踩过的坑。一、对数据敏感我最近在跟着 mt 做 Agent 调优，曾经就做过把人工测试用例转化为自动化用例。听起来就是个体力活，对吧？一开始我也这么觉得，跑通了就发周报："本周转化了 XX 条用例。"mt 看完只回了我一句："然后呢？" 接着问了我一串问题：转化后的自动化覆盖率是多少？相对人工用例覆盖了百分之几？通过率是多少？失败的是真 bug 还是用例本身写得...