那些大厂的个性测评到底要怎么填？

你刚装好 Claude Code，进了终端，闪着光标的 > 提示符摆在那里，你大概会有这几个困惑：一启动是 sonnet，我想用 opus 怎么换？对话长了卡得要死，听说有 /compact 但不知道什么时候该按AI 一通操作把我项目改崩了，能不能撤回去？CLAUDE.md 是啥？为啥每个教程都让我写一份？想让 AI 自己跑测试、跑构建，怎么不用每次点确认？这些问题对应的命令都在下面。先把官方那张「全命令表」翻译成人话，再挑出最常用的几组教你怎么搭着用。下面这张是这篇文章的精华——把 60+ 个命令、按类别、配上场景说明、密密麻麻铺在一张图里。看不清就放大看，需要哪条命令看一眼就找到。后...

就挺无语的。我大二就开始实习了，不是为了卷谁，就是很早之前听学长建议，觉得早点接触下工作没坏处。到现在暑期实习加起来第三段了，每段都是自己投简历、刷题、面试一步步拿的。昨晚寝室聊各自暑期实习找得怎么样，我说了一嘴我这边定了，然后我室友直接来一句： 就是有你这种工贼，才把行情搞成这样的“、”正常人谁大二就出去实习""你一个人占三个坑知不知道"、“拿着实习的工资干着正式的活儿，还没上班就想着帮公司美美省钱，真孝顺嗷”我昨天差点动手，被另一个室友拦着了。讲话太难听了，跟有病一样。他自己之前天天打游戏的啊？我提前准备还成我的问题了？

研二下，找实习😭

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...