经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...

机位！！！！！！现在是双机位机考，不管是第一机位还是第二机位都很重要！第一机位就是电脑的摄像头，要把整个脸拍完整第二机位就是手机的摄像头，要拍到电脑屏幕、键盘还有侧半身现在审查机考报告不仅看有没有代码异常，还要看摄像头的机位有没有问题，材料审查都是逐帧审视的，机位有问题的话报告都是作废的。。。好不容易准备了那么久，折在机位上就不值得啦！！