全篇不会教你怎么去给Agent创建Skill，而是教会你什么是好的Skill、坏的Skill以及究其原因。什么是Agent Skill一个根本性的误解大多数人听到“Agent Skill”，首先想的是：教会AI去做某件事情但是你有没有想过，现在的大模型已经不知道喂了多少东西了，像维基百科、Word问单号、github代码仓这些，都不需要你教给大模型那么Skill到底是个什么？Skill是知识的外化机制从作用机制上来说，Skill其实教会模型怎么去做？传统AI，知识都被锁在了模型参数当中，你如果像给模型去塞一些新的技能？怎么做？ 传统方式： 收集数据 → 设置 GPU 集群 → 参数训练 → 部...

本人目前力扣hot100过了一遍但是还不熟，八股还没怎么背，求各位大佬能给我和我的简历点建议

openclawd这股风刮了半天了，今天终于想到能用它干点啥。正好某大厂现在提供免费试用，于是配置了一个用来海投。部署步骤：1.创建xx云电脑实例2.更换为openclawd镜像3.登录，配置好钉钉机器人4.开始让🦞进行自动投递（这里个人认为比较好的方案是：让openclawd打开对应网站，你手动登录，提前上传好附件简历，再让龙虾进行自动投递。其实个别网站也可以让龙虾进行登录，只要你在钉钉给它提供手机号和验证码，道这样可能会触发人机验证。）5.时不时看一眼钉钉，看看它有没有遇到什么问题6.上述方案不适用于ssob。猎x，智x招聘，应x生都是可以用的。7.关于token消耗：我目前用的是qwen3.5plus，也用过3max，效果差不多吧，不过qwen这几天有点慢...另，百x大模型有免费额度（要是有人愿意填我验证码注册就好了）要说速度，可能大模型没有手工投递那么快——它也不能太快，不然就被网站识别为异常了，它的优势在于不用占用你的时间去投了。你原本用来看JD、打招呼的时间、跟进的时间，可以用来好好改简历。大概这样。欢迎想养龙虾的朋友一起交流哇~

1. 自我介绍2. 写一个高性能模块，需要用链表时，会优先考虑 std::list 吗答案：不一定。很多人看到“频繁插入删除”就先想到 std::list，但高性能场景下不能只看时间复杂度，还得看缓存局部性、内存分配次数、节点额外开销、遍历成本。std::list 的确能做到已知位置 O(1) 插入删除，但它不是连续内存，每个节点单独分配，cache 命中率通常比较差，实际性能未必比 vector 或 deque 好。如果模块里遍历远多于插删，或者数据量大、对 cache 敏感，往往连续存储更占优势。如果确实要频繁中间插删，又担心节点分配成本，工程里还可能结合对象池、侵入式链表或者 boost...