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问题思考AI面试官对话质量评分比人类面试官高30%但过度依赖AI可能导致人性化服务缺失平衡策略明确AI的辅助角色在关键决策中保留人类最终决定权建立人机协同机制:AI负责数据处理和模式识别,人类负责价值判断和情感交流定期评估人机协作效果。
AI可以做的写岗位描述筛简历初步面试提问候选人沟通话术HR的独特价值听懂候选人没说出来的话感觉到回答问题时的犹豫觉察到眼神里的闪躲判断项目投入是真实的还是只是参与过分辨"我愿意去学"是客套还是发自内心凭直觉判断候选人是否合适、能否与团队融合费罗迪的金句“人才决策的核心不是处理信息,而是理解人”发现机会 → 抓住机会 → 选对伙伴 → 实现机会↓ ↓ ↓ ↓好奇心 内在动机 识人断人 参与感。
场景推荐工具理由公司已经有大量 Airflow 积累,不想迁移Airflow迁移成本极高,继续用最划算大厂复杂调度、数千个 DAG、严格治理Airflow生态最完善,调度能力最强简单批处理脚本,几百个任务,不想搭服务器Luigi 或 PrefectLuigi 最轻量,Prefect 更现代个人/小团队快速上手,写 Python 脚本就想调度Prefect10分钟上手,几乎零运维需要大量动态任务、参
Prompt 编写原则使用结构化 Markdown 格式少即是多:不要写得过于详细限制发挥推荐:一句概括性指令 > 长串具体步骤注意权重:用IMPORTANT等标记强调关键点标题(# ##)权重高于正文,避免标题与正文冲突架构设计合理安排工作流(Markdown 结构)判断何时使用 Sub Agent(需独立上下文时)做减法 → 现在可适当做加法以前:任务拆得越小越好现在:可利用 Cursor C
PocketFlow 通过简洁的抽象和模式,让 LLM 应用开发像搭积木一样高效。起步时,从 QA 示例开始,逐步添加 Node 探索动态代理。更多资源:GitHub 仓库(https://github.com/The-Pocket/PocketFlow)和文档(https://the-pocket.github.io/PocketFlow/)。如果需要自定义 LLM 或高级分支,参考源代码(仅
定义:AI Agent是具备自主决策与工具调用能力的智能代理系统,通过大语言模型理解需求、规划目标并执行任务。自主性:能够独立思考和行动,无需持续人工干预工具调用:能够访问和使用外部工具、API和资源记忆管理:具备短期工作记忆和长期持久记忆环境适应:能够感知环境变化并调整自身行为多模态交互:支持文本、图像、音频等多种交互方式特性AI Agent预定义Workflow决策机制自主决策,动态调整基于预
PocketFlow 是对 LangChain 的“反叛”——它证明 LLM 框架无需 40 万行代码,就能实现 80% 功能。如果你厌倦 LangChain 的复杂,从 PocketFlow 起步:克隆 GitHub 仓库,运行 QA demo,即见差异。未来,混合使用(如 PocketFlow + LangChain Tool)可能流行,但社区共识是“简单即美”。若需迁移指南,参考 Reddi
源码:始终打开相关文件,提供直接上下文。仓库 Wiki快速熟悉项目、文档化代码、作为答疑材料。成本低(二三十到四十 tokens),收益极高(包含专业架构图、API 说明等)。Rules(项目规则)公共提示词(例如实体类必须用 Lombok 注解)。行为约束(例如修改前必须给出计划并确认)。工具调用约束(例如何时调用 MCP)。关键语法/原则(精华压缩,防止幻觉)。提示词优化使用 Qoder 自动
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Breakneck》最大的启示在于:中美不是零和对手,而是互为启发的参照系。美国需找回建设能力,重启供给侧改革,扩大工程师群体。中国需推动服务升级、需求侧改革,重视法治与权利保障。制造业根基、流程知识与建设文化,是两国都需要珍视的核心。最终,无论是工程师治国还是律师主政,目标都是让普通人的生活更美好。在快速变化的世界中,看清镜像中的经验与教训,能帮助我们找到更清晰的前行方向。







