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能否把高质量 Prompt 理解为可执行、可验证的任务契约,而不是固定话术或关键词集合
能否说明 Prompt 长度不是直接原因,真正影响效果的是相关性、冲突、位置和任务复杂度
能否区分“看起来像 JSON”“语法合法”“符合 JSON Schema”和“满足业务规则”这四个层次
方向:Prompt 工程与 Context Engineering / Chain of Thought、结构化分解与可验证推理
能否把 Prompt 工程定义为面向概率模型的任务接口设计,而不是寻找神奇话术或堆砌模板
能否说明 System Prompt 用来定义模型在当前应用中的长期行为约束,而不是给模型补充所有业务知识
Prompt 工程与 Context Engineering / 生成参数、概率采样与解码策略
能否先做业务风险分级和 Threat Model,再选择控制措施,而不是无差别堆审核模型
这是一道常见的 AI 应用安全与系统设计题,适合考察 LLM 应用、Agent 平台、内容平台和 AI 产品工程岗位。面试官真正关心的不是候选人能否说出“敏感词...
能否指出“实时更新、永不过期”无法绝对保证,并把目标转化为可衡量的 Freshness SLO。
面试属性:垂直 AI 产品系统设计题,重点考察候选人能否把模糊自然语言转换为可验证、可审查、可回滚的 Ontology Change Contract
方向:Memory Context Engineering 多轮会话与记忆持久化
方向:主流 Agent 框架生态 / LangChain Chain 与 Agent 选型
类型:常见基础原理题,也是 Memory、Planning、Tool Calling、Guardrails 等问题的入口
面试属性:Agent 生产排障题,适合考察候选人是否真正理解 Agent Loop 的运行边界、Trace 诊断、终止条件、工具治理和线上止血能力
能否准确解释 ReAct 通过 Reasoning 与 Acting 交替,让模型依据环境反馈持续修正任务状态
是否理解 MCP Server 在 Agent 系统里的职责边界,而不是把它简单等同于普通 HTTP API。
上面是通过QClaw龙虾从0到1,不到10分钟开发出一个记账小程序。这个只是小试牛刀,还可以做更大的应用QClaw用起来丝滑,推荐大家一起实践并使用。
内容管理是编辑器的核心功能之一。在本章中,我们将深入学习如何在 Tiptap 中管理编辑器内容,包括:
在前面的章节中,我们已经学会了如何创建一个基本的 Tiptap 编辑器。本章将深入探讨编辑器实例(Editor Instance)的方方面面,包括:
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