程序员感情与生活状态常常也成为大家好奇的话题。今天结合身边的真实故事，简单分享几类常见的“程序员伴侣画像”（我身边这些都是做算法的）：1️⃣ 同学恋人修成正果· 大老板1号的太太是创业公司合伙人，大学同窗，毕业后结婚，典型并肩作战型。· 创业老板2号的太太是同班同学，考研、考编一路支持，稳定向前的陪伴型。2️⃣ 职场相识，互补型搭配· 程序员a的太太是公司运营妹子，从同事到家人，节奏同频。· 程序员j、k的太太从互联网转战电商创业，既懂行业又能独立开拓。3️⃣ 稳定职业组合· 程序员b、c的太太是教师——一个同乡，一个知乎相识，教育+技术的搭配务实又温馨。· 程序员d、e的太太是公务员，大学相识，体制内+互联网的组合平衡感很强。（这个组合在我身边是大多数，几乎我身边超过60%的另一半都是教师/事业编/gwy ）4️⃣ 家庭为重心，分工明确· 程序员f、g、h的太太产后全职顾家，早年通过工作、相亲结识，家庭成为共同重心。---那么问题来了——你们身边的程序员家属，都是做什么的呢？以及，如果想“识别”有潜力的算法工程师呢欢迎分享你身边的故事或观察👀情感观察

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...

题目1：实现卷积操作

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...