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敲代码的憨仔
05-27 09:25
门头沟学院 Java
发布于上海
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python相较于Java简洁好多,代码阅读起来感觉更能专注业务逻辑本身
#实习生的碎碎念#
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05-27 17:27
已编辑
腾讯_后端开发实习生(实习员工)
来🦢的第一个需求就是3000行skill
在我来鹅之后,接到的第一个完整大需求就是需要编写一个skill,之前的实习也写过一些skill,但是在我的理解中skill就是跟提示词没差,把你需要的目标全写上就好了,所以第一次mr我提交了一个超过1200行的md,被mt打了回去,为了完成这个需求,我又赶紧请教了我身边的大神同学,获取一些写skill的经验,将原先1200行的md进行了对应的references拆封,又通过我朋友教我的验证机制验证这个skill的效果,最后完成了我的第一个需求。正好前两篇文章给大家分享了写好的用来包装简历的skill,那么今天来给大家分享怎么去写一个好的,可以实际用来工作的skill,摆脱只会写提示词的尴尬。构建 Skill 的五个步骤Step 0:先写 EvalsEval(Evaluation,评估)是一套结构化的、可重复运行的测试用例集,用来判断 Skill 的表现是否符合预期。它不是泛指"测试一下",而是开发 Skill 的前提条件。一个典型的 Skill eval 集至少包含三类用例:- 正例(Positive):用户说“帮我看一下这个 PR 能不能合”,验证 Skill 应该被加载- 负例(Negative):用户说“帮我把代码格式化一下”,验证 Skill 不该被加载——路由别跑偏到不该触发的地方- 边界(Edge):“这个 PR 改了一行日志,要不要审”,验证边界情况下的路由行为正例和负例都要写,而且负例往往比正例更值钱——误触发是 Skill 路由的头号失败模式。Eval 不只是测一次。Perplexity 的 eval 分三个层次:如下图每种都要在 GPT、Claude Opus、Claude Sonnet 不同的 orchestration 模型上分别跑——Sonnet 和 GPT 的 Skill 行为差异很大,只在一种模型上过了不够。没有 evals,你改 description 就是在盲改,一个新 Skill 也可能悄悄搞坏已有的十个 Skill。Step 1:写 Description(最难的一行)description 是路由触发器,不是文档。写好它不需要关心 Skill 的内容,只需要关心能不能在正确的时间加载、有没有意外触发到不应该触发的地方——误触发是头号失败模式,每加一个 Skill 都有可能让其他 Skill 变差。糟糕的 description 描述 Skill 做什么,好的 description 说什么时候加载。举个监控 PR 的例子:不要写这个 Skill 做什么,要写工程师感到焦虑时会说什么——"babysit"、"watch CI"、"make sure this lands"。快速检查清单:- 以"Load when…"开头- 控制在 50 词以内- 描述用户意图,最好来自真实查询- 不总结工作流程Step 2:写 Body跟同事讲工作流程和跟 LLM 讲工作流程完全是两回事。对几乎任何面世超过一年的软件工具,只要提名字,模型已经知道怎么用。所以跳过模型已经懂的部分。不用写出每一步命令。比如不要写 git log → git checkout main → git checkout -b clean-branch → git cherry-pick commit。写 "Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts preserving intent. If it can't land cleanly, explain why." 模型在后者上表现好得多,尤其是事情不按预期走的时候。太规定的指令比灵活的指令更脆弱。然后聚焦 gotchas 和反例,它们是最高信噪比的内容。每次 Agent 搞砸了就加一条,gotcha 会自然地累积起来。条件逻辑或内容太重的东西移出 SKILL.md,放到 accessory file 里渐进加载。Step 3:用层级结构- scripts/ —— 确定性逻辑,模型不用每次重新发明- references/ —— 重型文档,条件触发才读("如果 API 返回非 200,读 api-errors.md")- assets/ —— 输出模板,模型直接复制填充- config.json —— 首次运行设置,问一次保存下来对于极其复杂的 Skill,进一步考虑是否应该拆成一组 Skill,用 depends: 声明加载关系。Step 4:迭代切分支出来,在无 Skill 的状态下跑 hero query(核心用户场景查询),建 eval 集,反复调。提交 review 时最好一个 changeset 里自带 eval 集。Description 里的小词改动对路由影响很大,甚至会 spillover(溢出)到其他 Skill,所以这些在 Step 5 之前做完。Step 5:发布大家快把这5步实行起来,成为写skill专家吧!
琉璃梦忆:
直接skill creator 管你这那的
AI了,我在打一种很新的...
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05-14 14:04
西安电子科技大学 Java
面试官:你为什么用 TS,别人用你就用?
前言面试官盯着简历看了几秒,说:"你项目里用了 TypeScript?为什么用?别人用你就用?"我笑了笑,心里想:"这都被你发现了,TS 这玩意是跟风就能用得转的吗?"一、痛点在哪?JavaScript 到底缺了啥?先上个例子: function fetchUser(id) { return fetch(`/api/user/${id}`) .then(res => res.json()) .then(data => { console.log(data.name.toUpperCase()); }); } 看起来正常吧?但如果后端突然改了字...
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05-13 12:48
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蓝标传媒_后端开发(实习员工)
字节后端转岗加面
经过四轮技术面后,今天打电话主动问了一下,回复部门结构调整无HC,在沟通转岗加一轮终面,牛友们这种情况多久会成功转岗约面是继续等比较好,还是接着投字节的其他岗位=====后续=====吃哑巴亏,主动要求释放简历
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05-15 16:35
门头沟学院 Python
【AI】2026 年 AI 学习路线:从入门到精通
写在前面2025年,全球AI编程助手市场规模已达到数十亿美元级别,国内AI编程市场规模同比增长187.3%,活跃用户达280万人。到了2026年,这场变革从“跑马圈地”进入到了“真金白银”的深水区,多模态智能体(Multimodal Agent)、模型上下文协议(MCP)、Agent Skills 等技术从实验室走向生产线,AI正加速渗透至开发、测试、数据分析、运维等各个领域。与此同时,一个更深层的变化正在发生:AI技术栈正从“教AI怎么做”的提示词时代,全面迈入“让AI自己会做”的智能体时代。如果你在2025年还在靠复制粘贴Prompt来使用AI,那么2026年你必须掌握的核心能力,是如何拆...
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05-25 16:11
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广东工业大学 C++
天塌了
进来干了14天 今天下午突然告诉我被转组了所有的东西需要重新开始学、本来很好的技术栈也很wlb,现在要转去一个前景不好的技术栈。好焦虑啊 好日子才没过几天
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Python真香
接好运
谁问你了
Java对比?
业务逻辑强
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