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...

面试那会儿明明状态在线，跟面试官的问答都顺得很，甚至有个点子还被当场夸了。就一个小细节没捋明白，面试官还特意耐着性子给我讲了遍正确流程。结果聊到外贸岗看重的英语能力，面试官让我用英文做自我介绍，我当时脑子一抽，脱口就说要不唱首英文歌吧，然后就哼了几句 We don't talk anymore… 面试官当场被逗乐了，还说我挺有意思，期待以后共事。我当时美得都觉得稳了，结果当天拒信就砸脸上了…朋友帮我复盘，说十有八九栽在英文介绍这步了，毕竟外贸岗对语言能力要求是真严格。这公司能不能再给个机会啊… 下次我绝对不犯傻唱歌了，老老实实做自我介绍还不行嘛！

2025 年的年底，对我来说，并不体面。裁员的通知来得并不突然。大环境不好，这句话我们已经听了三四年。从 2022 到 2025，互联网不再增长，故事不再性感，资本不再慷慨。只是当那封邮件真正落在自己头上时，才发现，所有“早有预期”的心理建设，几乎没有任何用处。我今年三十多岁，程序员。为几个公司干了快十年，最好的青春几乎都交代在工位上。大环境真的不好，不是不努力这几年，明显能感觉到风向变了。需求越来越少，指标却越来越多；项目周期越来越短，加班却越来越理所当然；人员一轮一轮地“优化”，活却一点没少。以前我们总说：“只要努力，就不会被淘汰。”现在才发现，很多时候不是能力问题，而是位置问题、年龄问题...