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在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

马上春节了，正式员工基本都是带薪休假提前回家，最难受的还是实习生。1.首先没有年假，想要提前回去就得请假，请假就意味着没有工资然后房租还得正常交。2.然后是学生不太敢请假有些说表现好的可以转正，更加就让人不敢请假了。3.还有些房补的发放条件需要上满多少天才行，少上几天班工资加房补损失惨重。4.最后就是有的26届的最近才去实习，本来就是想学东西的，节后就要春招了，回去早了实习时间太少学不到什么东西。

当年还在美团那个倒霉的 Peppr 团队工作时，我一直有个疑问：这群人每天到底在自嗨什么。每次开会一堆人围着一堆“看起来很高级”的文档转，模板统一、名词复杂、页数感人，每一页都在暗示一件事：“你不懂，是因为你不专业。”但现实是——代码照样写在 💩 山上，该出问题还是会出问题，这真的很逗，系统一出问题，文档的唯一作用就是证明：“我们当初确实认真写过文档。”所以本质区别到底是什么？是代码质量提升了，还是大家在精神层面完成了一次“工程师 cosplay”？有句话说得好潮水退去才知道谁在裸泳。还记得当时的马哥、明哥（图 1 左）最爱反复强调一句话：“所有场景一定要想到。”、“这个场景为什么没考虑到？”不过他们这些话我是真的听进去了。不然我也不会在一年多前就说：这个项目活不过两年。顺带一提，那段时间还有个固定节目。每次下楼，总能听见我明哥在吐槽不同的人。我从他身后绕过去，经常能听到他一边抽烟一边说：“xx 这小子太坑了，回头我一定要跟马哥说说。”于是深谙人情世故但真不会抽烟的我也会从口袋掏出一支低尼古丁含量的烟给自己点上，假意自己什么都没听到什么都不知道，只是来抽烟的。后来我才明白，这可能也是团队文化的一部分：问题永远在别人身上，而我们，永远在复盘里😂。

211电气本转码IC应用计算科学硕，25年10月毕业，到英国后本来打算读博就没考虑找工，25年下半年发现博士行情不好（大量扩招+导师方向一般）临时决定秋招。由于时间短只有电气类的水实习，项目经验是ai医学图像图像分割和物理模型数据同化，难以找到对口工作然后发现AI算法卷不过，图像卷不过，本身coding水平一般且没怎么刷过leetcode，老本行电气基本忘光，这种找什么岗位合适？目前看下来产品经理还行，但听说特别卷？春招都开始了，我感觉天塌了。