网易游戏-蛋仔派对-数据分析-已复盘自我介绍，重点讲讲你为什么想来游戏行业做一名数据分析师。某天发现《蛋仔派对》的日活跃用户比前一天断崖式下跌了 20%，如果交给你来分析，你的分析思路是什么？会从哪些方面入手排查原因？我们想通过优化新手教程来提升新用户的次日留存率，你会如何设计一个 A/B 实验来验证这个想法？在设计和分析过程中，需要特别注意哪些潜在的问题？你最近玩得最久或者最喜欢的游戏？你认为它在设计上最成功的一点是什么？如果让你用数据来证明你的观点，你会关注哪些数据？我们有一张玩家登录日志表（包含 user_id， login_time），请你说说计算次日留存率的 SQL 思路是怎样的？《...

在隔壁看到这哥们儿发了9个月京东真是有钱啊鼠鼠又有动力准备春招了

第一次找leader汇报的时候，他说“你book一下我的时间吧”，我心想book是啥、在哪里book、怎么book……？啊……？两个月过去了，学到的小黑话已经够我写一篇笔记了1、book一下：在企微日程里预约对方的时间开会2、拉个会对齐一下：开会同步信息，减少信息不对称3、颗粒度：从宏观到微观的各层内容对齐颗粒度：通过开会同步所有细节4、p0/p1：任务优先级，p0优先于p15、底层逻辑：从事物的本质发现任务要这样做的根本原因6、抓手：切入点7、闭环：接到任务-制定计划-执行操作-反馈结果-实现目标8、哈：同事之间表示亲切的语气词在腾讯的两个月，听到的“逻辑”连起来可绕地球三圈…

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...