经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...

整整十多页的邮件，各种笔试、面试通知 ，感谢信，简历挂，招聘广告，还有当时让我喜出望外的两个offer，尽管秋招已经结束了，每天还是会忍不住去刷新一下邮箱，感觉已经养成了肌肉记忆，那段茶饭不思地盯着邮箱看一整天的焦虑的日子大抵是再也忘不掉了😢

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

1. 招聘信息与实际严重不符 「挂羊头卖狗肉」式招聘：岗位描述光鲜（如「高薪管理岗」），实际是销售、地推等基础岗位，甚至存在「入职后调岗」的套路。薪资模糊化：标注「月薪8K-15K」，但底薪仅3K，其余全靠绩效或画饼期权。管理制度混乱：用「弹性工作制」「成长空间大」等模糊表述掩盖低薪高压现实。2. 流程不透明与HR失职「已读不回」成常态：简历投递后石沉大海，或面试后无反馈，消耗求职者时间与期待。单方面时间压迫：要求候选人「随时到岗面试」，但企业方频繁改期或迟到，缺乏尊重。 3. 职场PUA与不平等条款「福报论」泛滥：以「学习机会」「团队年轻化」为由压榨实习生或新人，甚至要求无偿加班。歧视性要求...