【自学AI】07 跟 AI 说话也是门学问 —— 让输出从 90 分到 98 分的 6 个高级技巧

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[问题] → [直接输出答案]

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[问题] → [分析第一步] → [分析第二步] → [验证] → [最终答案]

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一个班有 30 个学生。
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其中 1/3 喜欢篮球，1/5 喜欢足球，剩下的喜欢羽毛球。
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问：喜欢羽毛球的有多少人？

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一个班有 30 个学生。
2
其中 1/3 喜欢篮球，1/5 喜欢足球，剩下的喜欢羽毛球。
3
问：喜欢羽毛球的有多少人？
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请一步一步思考：
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1. 先计算喜欢篮球的人数：30 × 1/3 = ?
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2. 再计算喜欢足球的人数：30 × 1/5 = ?
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3. 最后计算喜欢羽毛球的：30 - 篮球 - 足球 = ?
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4. 验证三者加起来是否等于 30

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思考过程：
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1. 篮球：30 × 1/3 = 10 人
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2. 足球：30 × 1/5 = 6 人
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3. 羽毛球：30 - 10 - 6 = 14 人
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4. 验证：10 + 6 + 14 = 30 ✓
6

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答案：14 人

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问题：如何设计一个秒杀系统？
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候选人答案：[一段回答]
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请评估这个答案，给一个分数。

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请一步一步评估这个答案：
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1. 首先，检查答案是否准确回答了问题
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2. 其次，评估答案的深度——有没有讲具体策略？有没有考虑边界情况？
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3. 再次，找出优点和不足
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4. 最后，综合以上分析，给出分数和理由

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把以下 JS 代码改成函数式风格，更简洁：
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function getPositiveDoubled(items) {
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  const result = [];
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  for (let item of items) {
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    if (item > 0) { result.push(item * 2); }
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  }
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  return result;
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}

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把以下 JS 代码改成函数式风格。参考例子的写法：
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例子（数组处理）：
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改前：
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function filterActive(users) {
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  const result = [];
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  for (let u of users) {
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    if (u.active) result.push(u);
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  }
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  return result;
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}
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改后：
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const filterActive = (users) =>
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  users.filter(({ active }) => active);
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现在请参考这个风格，改写这段代码：
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[目标代码]

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你是一个资深的技术面试官，有 20 年的面试经验。
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你的职责是评估候选人的技术水平，给出公平、专业、有建设性的反馈。
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评估维度：准确性、深度、清晰性、工程思维。
4
不要谈论和面试无关的话题。

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候选人信息：3 年经验，Java 全栈
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问题：如何设计一个高并发系统？
3
候选人答案：[具体内容]
4
请按照评估维度给出分数和反馈。

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// System Prompt：定义一次，不变
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const SYSTEM_PROMPT = `
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你是一个资深的技术面试官，有 20 年的面试经验...
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`;
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// User Prompt：每次根据候选人动态生成
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function buildUserPrompt(candidate, question, answer) {
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  return `
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候选人信息：${JSON.stringify(candidate)}
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问题：${question}
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候选人答案：${answer}
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请评估...
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  `;
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}

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请评估这个面试答案，给出评分和反馈。

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这个答案很不错。我给 7 分。
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主要优点：思路清晰，技术选型合理。
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不足：没有讨论缓存一致性。

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请用以下 JSON 格式输出评估结果：
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{
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  "score": 数字（0-10），
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  "strengths": ["优点1", "优点2"],
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  "weaknesses": ["不足1", "不足2"],
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  "suggestions": ["建议1"],
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  "summary": "一句话总结"
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}
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重要：只输出 JSON，不要有任何多余的文字或 Markdown 包裹。

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const result = JSON.parse(aiOutput);
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const score = result.score; // 直接用，干净

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生成一个面试题。
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要求：难度中等，考察实际能力，有标准答案。

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生成一个面试题。
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应该做的：
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✓ 难度中等（需要 10-15 分钟）
5
✓ 有具体的工作场景
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✓ 有明确的标准答案
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不要做的：
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✗ 不要生成 1-2 分钟就能答出的题
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✗ 不要生成纯算法题（和实际工作无关）
11
✗ 不要生成答案有争议的题
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✗ 不要涉及过时技术（Flash、IE6 等）

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不要做的：
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- [列表1]
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- [列表2]

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避免这样的题目：[一个坏例子]
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应该像这样：[一个好例子]

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以下是之前生成的不好的题目，不要重复这样的错误：
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[反例1]

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this.model = new ChatDeepSeek({
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  apiKey: apiKey,
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  model: this.configService.get<string>('DEEPSEEK_MODEL') || 'deepseek-chat',
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  temperature: 0.7,  // 👈 这里
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  maxTokens: Number(this.configService.get<string>('MAX_TOKENS')) || 4000,
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});

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// 生成面试题：需要多样化
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const quizModel = this.createModel(0.8, 4000);
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4
// 生成评估报告：需要稳定
5
const evalModel = this.createModel(0.3, 2000);