杭研啊，球球了

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...

📍面试公司：腾讯🕐面试时间：2026.01.21❓面试问题：实习项目介绍负责工作介绍豆瓣数据是如何抓取描述一下豆瓣的URL浏览器行为包含哪些爬虫时遇到的问题项目如何使用大模型进行纠错的SSE场景其他除了SSE选型Tika引擎介绍Selenium用什么驱动第二个实习介绍为什么用Mongo存储文件13题问了三遍为什么要写其中的一个自研项目Redission底层机制lua脚本如何保证原子性的这个环节是否用到锁如何保证锁的有效性RabbitMQ和Kafka的区别介绍其中的另外一个自研项目各个组件实现的功能举一个项目中设计的tools工具（大模型相关）为什么使用Postgresql举一个实际的用到数...