淘天面试411

听着窗外的风声，泡上一杯热茶，我们抛开那些焦虑的“35岁门槛”和“技术迭代恐慌”，像老朋友一样聊聊“大数据开发”这条路。作为一名在这个行业摸爬滚打过几年的“过来人”，我太理解那种站在庞大的技术栈面前，既兴奋又不知所措的感觉了。Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Doris……这些名字像一座座大山，还没开始爬就让人觉得腿软。但其实，大数据开发的底色，不是“大”，而是“踏实”。它是关于如何稳稳当当地把海量的数据，变成能看懂的价值。如果你想在这个领域扎根，我想分享一些不仅关乎技术，更关乎心境的建议。一、 关于入门：别急着追逐“新潮”，先学会“慢”很多人刚入门时，恨不得一周学会...

来杭州实习的第三周，天天早九晚六感觉就已经很精神疲惫了，也没有多少私人时间，不敢想象如果是大厂的逆天作息我能活几年。果然人只有真正来上班了才知道自己想要什么，比起天天高强度被压榨拿到一份不错的薪水，我还是更喜欢能边摸鱼边混口饭吃。已经开始准备秋招找国企躺平了，大三想进国企该准备什么，是不是跟私企互联网招聘路子完全不一样，前边的准备是不是一点用没有了

这就是不想好好聊呗

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...