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...

不是故意想当标题党的，实在是求牛友们给给建议。下面是我的简历。

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

📍面试公司：高德地图🕐面试时间：2026.01.19❓面试问题：介绍实习项目为什么要使用CompletableFuture进行异步检索有其他方案的考量吗AOP如何做性能分析可以用web日志和nignx日志，用aop有其他考虑吗AOP底层原理JDK和CGLIB选型考虑分表的依据和实现shardingsphere底层如何实现分表和路由的分表是否考虑分布均匀，冷热数据如何解决冷热数据的问题Redis的GEO做了什么功能GEO的原理线程池的核心参数和如何设置这些参数核心线程和最大线程是否可以相等拒绝策略选择CallerRuns，是否可能阻塞主线程Redis的Set,Zset,Bitmap做了哪些功...