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牛客526448233号
昨天 00:24
门头沟学院 Java
发布于江苏
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京东测评显示超时
友友们,为什么在48小时内答完题还是显示超时未完成呢?😭😭😭
是我答得太烂了直接挂了吗?还是简历挂了?
有没有遇到过的
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暂无评论,快来抢首评~
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昨天 17:27
已编辑
快手_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!
AI了,我在打一种很新的...
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05-20 11:31
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苏州工艺美术职业技术学院 组织发展
京东喜欢什么样的人(零售篇)
在京东零售的HR部门实习,筛过简历,也跟过业务部门的面试。说实话,大厂招人,尤其是像零售这样业务复杂、节奏飞快的部门,学历只是敲门砖,真正能留下、混得好的,都是这些人。1.“接地气”的学霸:学历是底线,但“能打仗”才是关键 我们组里,学历跨度挺大。有人大武大硕士,也有普通一本的本科生。但大家有个共同点:没人把学历挂嘴上。我见过最受欢迎的同事,是个二本出身但做了五年人力的“老手”(之前是猎头出身),对细节的熟悉程度,让名校新人只能默默记笔记。 京东零售喜欢的人:可以是名校,但绝不能眼高手低;可以学历普通,但必须有实打实的项目经验或解决问题的能力。校招生有没有论文?不重要。重要的是,你能不能把复...
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05-15 00:37
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美团_Java
放假倒计时
今天需求群有人撕逼,看来大家这两天情绪有点暴躁今日饮食是猛造碳水学习进程是跑通了codeAct,用Python做了一道easy题训练计划是明天开始康复
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05-15 10:33
南京信息工程大学 Java
4.7字节 解决方案一面
1.你能那个说一下马尔可夫模型是什么吗?2.所以它幽灵(一种智能体)处于什么位置?和哪些因素有关?3.这个整个代码仓库的话是怎么个构造的?就是包含哪几个大块和哪几个大类?4.哪一块和这个贝叶斯实现那个逻辑有关5.那你这个算是一个偏性能的优化的一个项目吗6.它如果应用在推荐领域的话是否可行呢?比如广告推荐啦,视频推荐这种。7.那这个马尔可夫模型在这里体现在哪里呢?8.这个项目里还有一个那个决策逻辑是基于贪心策略的动作选择算法,结合实时概率信念分布。这块能详细介绍一下。9.通过什么指标判断他下一步动作是否是优的呢?10.那有没有比如考虑一个全局的一个最优策略呢,这么一个方案。11.为什么一次最多走...
查看13道真题和解析
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昨天 11:42
天津理工大学 C++
腾讯电话漏接
这个电话我漏接了回拨无效 说只能等人主动拨回来想问问这个是腾讯官方的还是腾讯外包的啥的🥹 无邮件约面信息
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超时啥原因
接好运
忍耐王
答完没提交?
是哪家公司
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