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京东零售交易下单 和 京东零售本地生活家政业务，工作节奏大家有了解的吗？

1. 项目里是把 skill 直接塞进 system prompt 的，如果 skill 太多，占用上下文窗口太大，怎么处理不能把所有 skill 常驻塞进 system prompt，这样会带来三个问题：上下文窗口被占满、候选技能噪声太大、模型在选择 skill 时更容易混淆。更合理的方式是把 skill 做成外部注册表，system prompt 里只保留最小规则和调用协议，真正的 skill 描述按需动态注入。常见做法是先做一层 skill routing。可以用规则、分类模型或者向量检索先筛出 topk skill，再把这几个 skill 的 description、参数 schema...

正在准备春招找工作的同学看过来👀 不用再到处找岗位、找面经浪费时间了！楼主背景：25届计算机科班应届生，前年春招期间泡在牛客和各个招聘网站，深深体会到春招的信息差有多致命——有的大厂岗悄悄开了没人说，有的补录岗转瞬即逝，还有很多国企、外企、中小厂的优质技术岗，散落在各个渠道，海投半天全是已过期或者不招应届生的岗位，纯纯浪费时间和简历次数。相信很多同门和我一样，每天刷招聘平台刷到麻木，怕漏岗、怕投错、怕错过最佳投递期，干脆盲目海投，结果石沉大海，心态越面越崩。与其无效海投，不如精准抓岗，所以我纯手动整理核查了这份2026计算机春招开源岗位+面经合集，完完全全开源共享，专门解决应届生春招信息差问题，GitHub持续更新，收藏这一个就够了！有图有真相：https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333560483/072774B6B658B3603E1AA7198722775Chttps://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333564263/D4C3F89B131E41E46DF38B9940F42B93https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333566453/7745BBD150374B099E7C9557D7505BE0https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333581353/901B803EE1A19A3A4C7D5AE7234A2EF4📌 合集核心亮点（无套路纯干货、每日更新）所有岗位均人工核验应届生可投、2026春招专属，剔除过期、社招、实习混淆岗位，分类清晰，不用再挨个平台翻找，直接精准定位适配岗位：1、企业全覆盖，不分大厂小众，稳岗高薪都有- 互联网大厂：BAT、字节、美团、拼多多、网易、快手等头部厂，后端、前端、算法、测试、大数据、客户端全岗收录- 国企/银行IT/央企：适合求稳、想拿编制、朝九晚五的同学，运营商、国有银行、政策性银行、科研院所技术岗同步更新- 外企/外资科技：微软、英特尔、IBM等外企校招岗，薪资福利透明，作息友好，无大小周- 二线厂/独角兽/优质中小厂：避开大厂红海，投递通过率更高，很多薪资不低、培养体系完善- 补录/提前批/可转正实习：25届未上岸补录、26届提前批、日常实习可转正岗单独整理，不放过任何上岸机会2、岗位细分明确，技术党直接对标按技术方向拆分，不用大海捞针：后端Java/Go/C++、前端、嵌入式、云计算、大数据、AI算法/机器学习/CV/NLP、测开/功能测试、运维/网络安全、硬件/芯片等，泛IT产品、数分岗也附带收录，适配全计算机相关专业。3、硬核附加价值，一站式搞定春招- 附带直达投递链接，部分岗位附带内推码/内推渠道，跳过简历初筛，优先被HR查看- 标注岗位截止时间、招聘进度，实时清理过期岗位，避免白投- 同步更新春招笔试题库、技术面八股、高频面经，都是牛客和往届学长整理的干货，免费共享托管在GitHub，每天同步最新开岗信息，有新岗位大家也可以一起共建补充，真正做到应届生互助抱团。这份合集我们会坚持更新到春招结束，现在正在GitHub冲刺Star，每一颗Star都是我们持续更新、核对岗位的动力，也能让更多被信息差困扰的同学看到，少走弯路。GitHub仓库直达：https://github.com/0voice/2026-Computer-Spring-Recruitment-Job-Compilation目前内容和分类可能还不太完善，欢迎大家一起做贡献。

#牛客AI配图神器#淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 5：Function Calling 的底层到底发生了什么？Agent "调用工具"这个说法准确吗？参考答案不准确。LLM 从来没有"调用"过任何工具。整个过程是这样的：LLM 的输出本质上永远是"生成下一个 token"。当我们说"Function Calling"时，实际发生的是——模型在训练阶段被大量的工具调用样本微调过，学会了在需要外部信息时，不生成自然语言回答，而是生成一段符合特定格式的结构化文本（通常...