《EasyOffer》是一个专为LLM学习者量身打造的开源项目，汇集了大厂面经、手写代码实现和常见大模型面试题，助你深入理解底层原理，提升实习与秋招竞争力。

项目特色：

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- 多种生成采样方法（Top-p、Top-k、温度采样）手写实现
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- 持续更新 LLaMA、Qwen 等热门大模型核心代码
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适合大模型初学者和秋招备战者。

编程学习入门常常需要在各种零散的资料和例子中摸索，缺少系统性和结构化的指导，导致效率低下。

《The Little Book of C》是一本简明且结构清晰的C语言指南，涵盖基础语法、关键概念和实用示例，适合初学者和想系统复习C语言的开发者。

它支持多种格式阅读：PDF打印版、EPUB电子书、LaTeX源码，甚至可以在线浏览，方便随时随地学习。

系统提示词（system prompts）正逐渐过时 | 推特帖子

通过构建真实世界的智能Agent，我们发现一个反直觉的真理：
拼凑一大堆规则的长prompt，反而会降低模型表现。

举例来说，你先加一条退款政策规则，再加一条语气规范，接着又加一条升级流程……很快，prompt就变成一篇2000字的操作手册。
但大型语言模型（LLM）对此表现极差。

研究也验证了这个现象，称之为“指令诅咒”：
规则越多，模型对单条指令的执行能力反而越差。

更好的方法是——“上下文条件式指导”（contextually conditional guidelines）

不是把所有规则塞进一个大prompt，而是把指令拆成模块，按照当前对话上下文动态加载：

agent.create_guideline(
    condition="客户询问退款",
    action="先检查订单状态，看是否符合退款条件",
    tools=[check_order_status],
)

每条指导包含：
- 条件：何时加载？
- 动作：满足条件时执行什么？

系统后台根据当前对话状态筛选相关规则，只加载真正需要的几条。
这样，模型不用同时处理几十条规则，而只专注当前3-4条，显著提升执行效果。

这种方法叫做“对齐建模（Alignment Modeling）”，通过上下文结构化指导，让Agent更专注、一致且合规。

关键不在于等待更小或更强的模型，而是设计尊重LLM工作原理的架构。

这套思路已在开源框架 Parlant中实现，欢迎尝试
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额外思考：

- 这其实是“上下文工程”的进阶：给模型正确、精准、及时的信息，而非一股脑堆砌。
- 这种模块化、条件触发的设计，也更便于维护和扩展。
- 与其盲目加规则，不如用工程思维把Agent当成系统来构建，而非仅靠prompt“打鸡血”。
- 长远看，等待更智能的模型固然重要，但现阶段用好架构更能发挥现有模型的潜力。