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...

27届第一段实习，本来打算投投看没想到拿offer了。这种大学的实习是啥意思，和正常的互联网实习有啥区别。应该选哪个比较好。

1. 招聘信息与实际严重不符 「挂羊头卖狗肉」式招聘：岗位描述光鲜（如「高薪管理岗」），实际是销售、地推等基础岗位，甚至存在「入职后调岗」的套路。薪资模糊化：标注「月薪8K-15K」，但底薪仅3K，其余全靠绩效或画饼期权。管理制度混乱：用「弹性工作制」「成长空间大」等模糊表述掩盖低薪高压现实。2. 流程不透明与HR失职「已读不回」成常态：简历投递后石沉大海，或面试后无反馈，消耗求职者时间与期待。单方面时间压迫：要求候选人「随时到岗面试」，但企业方频繁改期或迟到，缺乏尊重。 3. 职场PUA与不平等条款「福报论」泛滥：以「学习机会」「团队年轻化」为由压榨实习生或新人，甚至要求无偿加班。歧视性要求...