刷牛客发现，80%的应届生实习翻车，不是因为技术不行，是不会跟mentor相处。要么是不敢提问，遇到问题自己硬扛，最后耽误了项目进度，被骂；要么是不动脑子，什么鸡毛蒜皮的小事都问，让mentor觉得你能力差；要么是过度依赖mentor，自己不思考，永远只能做CRUD，转正无望；甚至还有人跟mentor对着干，最后实习证明都拿不到。我自己4段实习，从外包到传统公司，再到互联网大厂，遇到过坑人的mentor，也遇到过神仙带教，踩过无数的坑，也总结出了一套和mentor相处的底层逻辑和实用方法。今天就跟所有应届生讲透：和mentor相处的本质是什么？怎么建立健康的相处模式？怎么正确提问？哪些红线绝对...

七月份还没入职，怎么大伙撤了这么多人啊，有点哈人啊是年会让大伙寒了心，还是年终奖不如意。我看大家年终奖份额发的都是正常月数，翻了一下评论区，貌似又跟调薪有关😂😂😂智驾的未来在哪里😭

4月中旬开始投简历，只有腾讯、字节、京东约面，不出意外都没进展，其他厂都在简历筛选中越来越麻木了，感觉暑期实习拿offer的概率基本为0了投后端开发、ai应用开发，这简历还不够用吗？？大厂到底需要什么样的人啊

第一部分：Prompt 工程 一、调优哲学（五条优先级原则） 在动手改任何 prompt 之前，先用这五条原则做方向判断： 聚焦优先于全面。 先保证主任务稳定完成，再补充细节。一个能把核心事情做对的 prompt，比一个面面俱到但哪个都不太稳的 prompt 有价值得多。 场景优先于通用。 不同场景的必要字段不同，不能机械套模板。先问自己：这个场景里，什么字段缺了会让结果失真？先保这些，再优化其他。 结构优先于辞藻。 清晰的模块化结构比"高级角色设定""华丽描述"更有用。模型不需要你用精美的语言描述任务，它需要你把任务说清楚。 定性优先于精算。 LLM ...