新媒体运营笔记📒

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1.角色扮演法公式：“你现在是XX领域的专家，请……”案例：普通版：“推荐健身计划”进阶版：“作为国家一级健身教练，为久坐程序员设计15分钟碎片化燃脂方案，附动作分解图”2.结构化输出魔法词：“分点说明/用表格/时间轴/流程图呈现”案例:普通版：“介绍碳中和”进阶版：“用小学生能理解的比喻，分3个阶段图解碳中和原理，每阶段配1个生活案例”3.风格定制术维度：语气+修辞+文化梗+视觉风格案例:小红书文案：“用00后黑话写奶茶测评，穿插甄嬛传梗，每款用表情包打分”论文辅助：“以《经济学人》严肃风格，重写这段口语化内容，保留专业术语”4.限制性指令控制阀：字数/格式/禁用词/参照物案例：普通版：“写婚礼致辞”进阶版：“写3分钟婚礼致辞，包含3个爱情故事关键词（图书馆、暴雨、银杏），禁用‘白头偕老’等俗语，结尾用聂鲁达诗句”5.多轮追问术话术模板：示例1：“根据以上内容，请进一步细化XX部分”示例2：“如果考虑XX因素，方案应如何调整？”案例：第一轮：“列出5个露营装备清单”第二轮：“针对清单中的帐篷，推荐3款适合雨季的轻量化型号，对比参数”

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...

投的日常实习岗位，主要问的安卓1.自我介绍2.介绍一个实际的项目，工程，遇到的问题3.除了刚刚提到的strstr之类的反调试技术还有哪些，怎么去匹配端口4.init_array等函数解密后有没有遇到地址错误，偏移错误等问题，怎么修复的5.具体说一下vmp的dex，opcode怎么找，vmp的执行流程。opcode跟原dex只是顺序变了吗6.RC4加密的变异是怎么样的，怎么处理的7.FART的使用，以及原理8.有没有遇到dex被抽取的情况9.有没有抓过抖音的包10.除了花指令这些，有没有了解过ollvm11.怎么解决D-810处理不了的ollvm12.so很大的情况下，动调卡死，要怎么处理13.介绍一下stackplz的实现原理14.有没有做过大模型的智能体15.有没有做过比如linux_kernel的项目16.做安卓需要root，一般是怎么root的，有没有了解过一些root工具