前两天听了腾讯 HR 的一期播客，叫《VoL.7：90%的人都做不好自我介绍》。里面提到一个数据：90%的候选人，自我介绍都是在无效重复简历内容。 HR 原话是这样说的：  “候选人能进入面试环节，简历面试官早就看过了。你再给我讲一遍学校、专业、实习公司，这叫精神不集中，我在脑子里等你讲点我不知道的东西。”  说白了，面试官等你的是 “简历之外的信息”。你把自己的简历再背一遍，相当于在考场上把题目抄了一遍交上去。 对测开这个岗位来说，自我介绍尤其关键——因为测开的定位介于开发和测试之间，你得在短短一两分钟里，说清楚“我为什么适合这个岗位、我能创造什么价值”。 今天这份指南，就是直接把 HR 给...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

第一部分：Prompt 工程 一、调优哲学（五条优先级原则） 在动手改任何 prompt 之前，先用这五条原则做方向判断： 聚焦优先于全面。 先保证主任务稳定完成，再补充细节。一个能把核心事情做对的 prompt，比一个面面俱到但哪个都不太稳的 prompt 有价值得多。 场景优先于通用。 不同场景的必要字段不同，不能机械套模板。先问自己：这个场景里，什么字段缺了会让结果失真？先保这些，再优化其他。 结构优先于辞藻。 清晰的模块化结构比"高级角色设定""华丽描述"更有用。模型不需要你用精美的语言描述任务，它需要你把任务说清楚。 定性优先于精算。 LLM ...