1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么，为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”，而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性，sparse 更接近词项权重匹配，multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回，所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看，它一般不是只靠单一对比学习目标，而是会结合多任务数据，让模型既学语义匹配，也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

搞笑呢？？？？？

最近 Claude Code 泄露了 map 文件，导致泄露了源码文件，于是我下载了 npm 包里的 cli.js.map，从里面提取出 4756 个源码文件，沿着入口、提示词、工具、权限、Agent 调度、插件、Hook 一路拆下去，我发现其实 Claude Code 的system prompt 只是冰山露出水面的一小块。 这篇文章会把冰山下面的部分摊开。你不需要是做 Agent 产品的工程师，也能从里面看到一套通用的系统设计思路。看完之后，你再去看市面上任何一个 AI Agent 产品，会比之前多一层判断力。 一、大多数人对 Claude Code 的理解停在了表面 现在网上流传的 Cl...