#实用教程

【译】ML 求职面试：终极指南

如何系统化准备机器学习研究岗位面试并提升成功率？

OpenAI 官方电子书《How OpenAI uses Codex》中文精读版：基于内部访谈与使用数据，覆盖 7 类高频用例（代码理解、重构迁移、性能优化、测试覆盖、提速、保持心流、探索与构想），并附 6 条最佳实践与展望。

Anthropic 官方《The Complete Guide to Building Skills for Claude》中文精读版：从 Skill 的基本概念、设计原则，到 YAML frontmatter、写作规范、测试迭代、分发分享，再到五大常用模式与排错清单，一次讲清楚。

一次RAG竞赛实战分享，详述从PDF解析、数据清洗、向量检索、LLM重排到系统化提示词设计的全流程经验与关键技巧。

如何有效评估和测试智能体技能以确保其发布的可靠性？

如何编写智能体技能以提升其性能和适应性？

如何设计和优化编码智能体架构，以提升软件开发效率和代码质量？

AI产品经理如何在理解模型局限的基础上，构建用户喜爱的产品？

如何通过合理配置多个AI智能体，外包生活中的琐事以获得更多自由和时间？