我们把 AI 当做一个人：大脑（LLM）负责想与写；执行逻辑（Agent）负责推进到交付；经验手册（Skills）提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程；工具接口（MCP）把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面，并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑：负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑：拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点，决定先做什么、后做什么，并在关键节点停下来确认，确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册：里面是...

求求各位大佬了，来点简历拷打，普通一本目前秋招就一个offer不是特别满意，准备冲春招。现在不知道是再去找一段实习干个一个多月整点产出还是就针对简历里面的内容深入了解然后继续背八股。现在犹豫主要是不知道寒假一个多月能不能拿到具体产出怕干一个月没什么具体效果。恳请各位大佬给点建议，看看简历有没有需要改进的地方，感谢了！

几把的有病是吧b**s里面的这些人，不招人你开个招聘贴每日回复10+干嘛，已读不回何意味，简历都不收你读我打招呼干嘛，一天150块钱还想招清北不成，好不容易收个简历，跟我说几天内会有通知，过了就好岗位关闭了，说鸡毛啊😅

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...