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嗨嗨嗨嗨嗷嗷嗷
05-26 22:50
哈尔滨工业大学(威海) FPGA工程师
发布于吉林
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研究生退学以非应届身份找工作是否有可行性?
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Lucky_77
门头沟学院 计调
为啥要退学呀
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发布于 05-26 23:11
北京
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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昨天 17:20
C++
C++项目推荐:eBPF+调度器性能分析框架
来源:程序员老廖的个人空间想象一个场景:你写了一个程序,运行起来很慢,但你不知道慢在哪里。是 CPU 算得慢?还是等磁盘 IO?还是被锁卡住了? 传统的方法是加 printf 打时间戳,或者用 perf 采样。但这些方法要么侵入代码,要么输出晦涩难懂。本项目提供了一个完整的解决方案: 你的程序 ──→ TaskScheduler 调度执行 ──→ eBPF 内核级追踪 ──→ 可读报告 + 火焰图 整个过程零代码侵入——你不需要修改被分析的程序,调度器会自动在内核层面"透视"你的程序行为。 本教程将带你理解: 原理层:调度器如何管理进程?eBPF 如何在内核中采集数据? 实...
简历中的项目经历要怎么写
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05-10 13:15
同程旅行_前端开发
吃哪一包
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昨天 13:39
上海大学 算法工程师
黑马点评-分布式锁-秒杀优化思路
意思是本来是等待一切数据都准备好在哪返回给前端,优化后是先redis判断,一单成功下单就先给前端返回成功,具体的订单数据异步完成。是这个意思吗完全正确,就是这个核心逻辑,我再帮你补全细节、区分边界,加深理解:一、新旧流程对比原同步方案用户请求 → 查 Redis / 数据库 → 判库存、判一人一单 → 扣数据库库存、创建订单(慢操作)→ 全部做完才返回结果给前端。👉 前端全程阻塞等待,并发高时响应慢、数据库压力大。优化后异步方案用户请求 → Redis+Lua 原子校验(库存、是否重复下单)→ 校验通过立刻返回「抢购成功 + 订单 ID」给前端;同时把下单任务丢进阻塞队列 → 后台线程慢慢执...
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昨天 10:05
北京邮电大学 Java
一次拿到了四个大厂的Offer,这么恐怖的吗 😱😱😱
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退学原因?
接好运
爱信等
非应届优势?
秋招能投吗
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