在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

真心劝退测开，这个方向真的不适合普通人，尤其是应届生。我身边这一届同学的情况，说实话已经很说明问题了。后端秋招一开始确实难，但只要技术不是太拉，后面补录、加面、捞人的机会一波接一波，最后基本都能上岸中小厂。而那些一开始就冲测开的，很多到现在还在等消息，甚至直接凉了。最直观的感受就是：测开的坑真的少得可怜。同一批同学里，后端、前端、客户端基本都有大厂 offer 扎堆的情况，哪怕不是顶级大厂，也能拿到几个中厂保底。但测开呢？泡出来的又有多少呢。不是不努力，是岗位就那么点，连给你复活赛的机会都没有。后端还能互相捞。秋招挂了，春招、补录、内推、转组，总能找到出口。测开一旦挂了，基本就是真的挂了，后面连投的岗位都没几个。目前有些转的人可能拿了几个不错的实习offer，那到秋招呢？hc少就笑不出来了。现在测开也就只有大厂和顶中厂有，小厂就是测试点点点，大厂也很多是点点点，后端起码还有小厂保个底还有人幻想什么先测开再转开发，我只能说太天真了。测开的经历，想转后端或者客户端根本不可能。核心开发经验没有，项目深度不够，面试官一句那你为什么不一开始就做开发基本宣判死刑。反过来，后端、前端干不下去了，转测开却很容易，这已经说明问题了。如果你是普通双非，那更要慎重。测开 HC 本来就少，筛人还看背景，普通学校在这种极小池子里基本就是陪跑。你用一个最普通的简历，去抢最少的岗位，结果可想而知。再说客户端和前端。很多人看不起前端，觉得卷，觉得不高级，但现实是岗位多、需求稳定、HC 实在。客户端更不用说，Android 和 iOS 到现在依然是硬需求，技术路线清晰，工程经验越久越值钱。我身边拿到大厂最多的，反而是客户端和前端，而不是测开。说句难听的，测开不是不能干，但那是给已经没得选的人准备的退路，不是给应届生拿来当首选的。秋招无脑选测开，本质就是用短期好像更容易上岸，换长期被动甚至被锁死。我是真心建议，能选客户端和前端就选客户端前端，再不行就去后端，哪怕多投多卷一点，也比一头扎进测开强得多。等你真正经历一轮秋招、春招、补录之后，就会发现被反复捞的，从来不是测开劝退不是唱衰，是不想看更多人踩已经踩烂的坑。

25届毕业半年，除了工作没有其他来源就靠省吃俭用攒了一笔小钱全款拿下心念许久的iPhone16pm下单那一刻简直爽爆自己赚钱给自己花钱真的好幸福拿到新手机后摸着爸妈给买的小13感慨万千年前给家里添了不少东西攒钱很爽花钱的时候简直不要太爽看到爸妈跟别人说我工作多舒适的时候也很骄傲心里列了个清单准备月底添一辆电动车🛵再给妈妈买一套护肤品一双鞋感觉赚钱的意义在这一刻完全体现了可以让自己幸福让家人幸福入职后一直很顺感觉找到了目标也隐隐期待着更好的未来，我要更加努力，加油吧！

自我介绍在学校里面学的好的课程有哪些网络七层模型TCP/IP 四层模型为什么会有这些分层IPV4 和 IPV6 的区别数据库的各个范式，具体讲解实习经历中的工具开发部分，具体讲解这个工具的需求方是哪个部门功能测试的经历具体讲解，其中回归测试的流程如何看待大模型技术的发展大模型的原理以及可能出现信息错误的原因有哪些优点有什么缺点有什么兴趣爱好为什么对公司的这个岗位有意向薪资待遇方面有什么期望反问环节：