演都不演了，就无语

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...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

1. 你的项目中使用了消息队列（MQ），如何保证消息的可靠性投递（不丢失）？回答：保证可靠性需要从三个阶段入手： 生产者阶段：开启确认机制（如 RabbitMQ 的 Confirm 模式或 RocketMQ 的同步发送）。发送失败时进行重试，或者记录日志入库。MQ 节点阶段：开启持久化（交换机、队列、消息全部持久化到磁盘）。如果是集群环境，使用镜像队列或多副本同步，确保 Leader 宕机后数据不丢。消费者阶段：关闭自动 ACK，改为手动 ACK。只有在业务逻辑处理成功后才返回确认，防止消息在处理中途由于异常丢失。2. 谈谈 Netty 的高性能架构，为什么它比传统的 Tomcat 连接器更快...