最近有同学反馈想了解下裁员整体流程以及裁员中需要注意的内容，那我们今天就聊聊裁员这个问题。裁员评估一般裁员前会出现三种来源：（1）公司决定（裁员比例）：也就是说公司裁员提供比例，例如1000人裁员5%，这种情况会把5%分配给每个部门去提供名单，同时对于不盈利、不产出直接业务价值的部门（行政、企业内部平台支持等）会扩大裁员比例，核心部门会减少比例。（2）公司决定（卡试用、卡3年合同签署、卡股票归属）：这种大多数都是招聘事故导致，由于招聘时没有对面试者考察清楚，或者技术栈不相同，导致没办法按时交付需求，出现招聘事故导致，试用期一般会在第5个月约谈不给转正（6个月的试用期），3年不续约也是在最后几天...

秋招白月光是我的虾皮虾皮是所有公司里最先给我面试机会的一面二面也很快 但是面完之后就开始泡池子到目前为止已经泡了两个月了虾皮北京已经泡发1000人秋招的意难平是美团看我的名字也知道在秋招之前美团可以说是我的梦中情司也是我很快进入到二面的公司第一天一面 第二天二面而且我了解到美团只有两面直接下意向之后更开心了可惜天不遂人愿 二面可能和面积官不太合如果100我觉得给自己打93吧可惜过两天把我挂了没事 大家都说 恨比爱长久

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...