1. 项目里是把 skill 直接塞进 system prompt 的，如果 skill 太多，占用上下文窗口太大，怎么处理不能把所有 skill 常驻塞进 system prompt，这样会带来三个问题：上下文窗口被占满、候选技能噪声太大、模型在选择 skill 时更容易混淆。更合理的方式是把 skill 做成外部注册表，system prompt 里只保留最小规则和调用协议，真正的 skill 描述按需动态注入。常见做法是先做一层 skill routing。可以用规则、分类模型或者向量检索先筛出 topk skill，再把这几个 skill 的 description、参数 schema...

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

为什么第一段实习都找不到😂，211本，项目一个点评一个微服务商城，

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...