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牛客902904297号
昨天 17:32
门头沟学院 前端工程师
发布于江苏
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pdd一共几面啊,二面感觉答的不好,但是面试官问我到岗时间和实习时间😭
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牛客902904297号
楼主
门头沟学院 前端工程师
pdd二面结束会发面试体验度调查吗
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发布于 昨天 20:30
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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门头沟学院 Java
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慢🦶想要什么样的人
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长沙理工大学 C++
双 211 电子工程入职武汉央企嵌入式,被强制转 Web 开发该怎么办?
网友提问:yt老师,有点困惑想让您解答一下。就是我现在在武汉某央企任职嵌入式工程师,主要c语言代码都很老,去年校招进的,但是现在因为今年项目多加了两个人导致饱和,经理让我转岗做web开发,我觉得没有前途,但是又不知道自己能找什么工作。bg双2,电子工程专业。可付费咨询,就是以后想回合肥,但是对自己代码不自信,感觉项目都是比较老旧技术Yt回复:一、先看背景学历:双211,电子工程专业当前工作:武汉某央企,嵌入式工程师(去年校招进去的,不到一年)工作内容:C语言代码很老现状:项目增加后加了两个人,导致人员饱和。经理让他转做Web开发感受:觉得没前途困惑:不知道能找什么工作,对代码能力不自信,以后想...
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05-27 17:27
已编辑
腾讯_后端开发实习生(实习员工)
来🦢的第一个需求就是3000行skill
在我来鹅之后,接到的第一个完整大需求就是需要编写一个skill,之前的实习也写过一些skill,但是在我的理解中skill就是跟提示词没差,把你需要的目标全写上就好了,所以第一次mr我提交了一个超过1200行的md,被mt打了回去,为了完成这个需求,我又赶紧请教了我身边的大神同学,获取一些写skill的经验,将原先1200行的md进行了对应的references拆封,又通过我朋友教我的验证机制验证这个skill的效果,最后完成了我的第一个需求。正好前两篇文章给大家分享了写好的用来包装简历的skill,那么今天来给大家分享怎么去写一个好的,可以实际用来工作的skill,摆脱只会写提示词的尴尬。构建 Skill 的五个步骤Step 0:先写 EvalsEval(Evaluation,评估)是一套结构化的、可重复运行的测试用例集,用来判断 Skill 的表现是否符合预期。它不是泛指"测试一下",而是开发 Skill 的前提条件。一个典型的 Skill eval 集至少包含三类用例:- 正例(Positive):用户说“帮我看一下这个 PR 能不能合”,验证 Skill 应该被加载- 负例(Negative):用户说“帮我把代码格式化一下”,验证 Skill 不该被加载——路由别跑偏到不该触发的地方- 边界(Edge):“这个 PR 改了一行日志,要不要审”,验证边界情况下的路由行为正例和负例都要写,而且负例往往比正例更值钱——误触发是 Skill 路由的头号失败模式。Eval 不只是测一次。Perplexity 的 eval 分三个层次:如下图每种都要在 GPT、Claude Opus、Claude Sonnet 不同的 orchestration 模型上分别跑——Sonnet 和 GPT 的 Skill 行为差异很大,只在一种模型上过了不够。没有 evals,你改 description 就是在盲改,一个新 Skill 也可能悄悄搞坏已有的十个 Skill。Step 1:写 Description(最难的一行)description 是路由触发器,不是文档。写好它不需要关心 Skill 的内容,只需要关心能不能在正确的时间加载、有没有意外触发到不应该触发的地方——误触发是头号失败模式,每加一个 Skill 都有可能让其他 Skill 变差。糟糕的 description 描述 Skill 做什么,好的 description 说什么时候加载。举个监控 PR 的例子:不要写这个 Skill 做什么,要写工程师感到焦虑时会说什么——"babysit"、"watch CI"、"make sure this lands"。快速检查清单:- 以"Load when…"开头- 控制在 50 词以内- 描述用户意图,最好来自真实查询- 不总结工作流程Step 2:写 Body跟同事讲工作流程和跟 LLM 讲工作流程完全是两回事。对几乎任何面世超过一年的软件工具,只要提名字,模型已经知道怎么用。所以跳过模型已经懂的部分。不用写出每一步命令。比如不要写 git log → git checkout main → git checkout -b clean-branch → git cherry-pick commit。写 "Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts preserving intent. If it can't land cleanly, explain why." 模型在后者上表现好得多,尤其是事情不按预期走的时候。太规定的指令比灵活的指令更脆弱。然后聚焦 gotchas 和反例,它们是最高信噪比的内容。每次 Agent 搞砸了就加一条,gotcha 会自然地累积起来。条件逻辑或内容太重的东西移出 SKILL.md,放到 accessory file 里渐进加载。Step 3:用层级结构- scripts/ —— 确定性逻辑,模型不用每次重新发明- references/ —— 重型文档,条件触发才读("如果 API 返回非 200,读 api-errors.md")- assets/ —— 输出模板,模型直接复制填充- config.json —— 首次运行设置,问一次保存下来对于极其复杂的 Skill,进一步考虑是否应该拆成一组 Skill,用 depends: 声明加载关系。Step 4:迭代切分支出来,在无 Skill 的状态下跑 hero query(核心用户场景查询),建 eval 集,反复调。提交 review 时最好一个 changeset 里自带 eval 集。Description 里的小词改动对路由影响很大,甚至会 spillover(溢出)到其他 Skill,所以这些在 Step 5 之前做完。Step 5:发布大家快把这5步实行起来,成为写skill专家吧!
琉璃梦忆:
直接skill creator 管你这那的
AI了,我在打一种很新的...
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05-12 20:49
商丘工学院 网络工程师
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大二结束想运维实习请问有什么要修改的,大家有什么建议我虚心接受不玻璃心,谢谢大家,或者有什么企业可以介绍
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05-28 14:04
电子科技大学 人工智能
牛友们 这是乌龙嘛
我何德何能
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一键发评
pdd几面啊
接好运
谁问你了
二面挂了吗
到岗时间咋说
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