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 ...

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

自我介绍实习挑一个项目，讲技术架构、做了什么事情、用了哪些技术，解决了什么问题B 平台 思路如何拓展到要接入其他模型；接的过程中有什么工作有没有接触过评测的流程如果请求量变大，系统目前的处理流程可能出现什么问题；如何解决A 系统 讲讲亮点八股Kafka 是否天然支持优先级队列；如果消息队列只支持投递，如何实现优先级队列和延迟队列了解哪些限流算法；各自的优缺点除了缓存击穿，还有什么问题针对数据库与缓存的一致性问题，常见的策略是什么；如何保持更强的一致性项目Plan-Execute-Replan、React、Workflow 三者有什么区别其他最近有 Ai Coding 的经历吗算法全排列 II