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9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

给点建议吧，投不到工作😭😭😭

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...