又又又又又遇到了一个无敌好的面试老师，全程微笑，氛围和谐，我要咏鹅了，鹅鹅鹅,面完秒过到hr面问题也不是很难，甚至连手撕也没有，只有半小时，最后还聊了十分钟篮球。。。面完反问说组内氛围好，领域前排什么的，问了流程说是2+11你认为后端开发的核心技术点是什么？2各种中间件怎么使用，都有什么用3mysql和redis的使用场景4 agent项目自纠错（Plan-Verify-Replan）架构效果如何评估？5分析结果的评测你是如何做的？6用了哪些大模型？7流式处理怎么做的？回答了sse8说一下sse的细节，基于什么协议做的？http9代码题口述：非递归遍历二叉树（前序）秒了10tcp和udp差异1...

根本找不到实习 ！甚至打了招呼都不回 而且还是没发简历的情况下

给不懂的朋友说一下，实习转正一般是实习几个月，然后在毕业前就开始转正答辩流程，在毕业前就能知道是否转正，毕竟得知自己不能转正之后，还能够参加春招，而如果毕业之后才开始转正答辩，那么万一在你毕业之后转正不通过，那就直接寄了，直接错过春招，相当于直接全部押注在实习转正上面了，不过楼主说话也有点问题，应届身份一般保留两年

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...