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求职系列(1):如何准备一份让面试官想面你的简历 最近又到了春招和暑期实习招聘季,有不少同学找我咨询简历和面试的问题。 先说说我的背景:在职大厂工程师,从实习、校招到社招,累计面试超过上百场。给几十位同学做过模拟面试和求职辅导,现在在牛客上还能搜到我的号(安妮的心动录),校招时拿下了多个大厂的 offer,最近在看新机会,社招通过面试率也超过 90%。 这些数字不是用来装的,是用来告诉你:接下来说的东西,全都是亲身总结出来的真本事,放在别人那里是可以拿去卖课的。 同样的话我重复说了太多遍,决定把整套求职心得整理出来开源,帮到更多的人。 这是求职系列的第一篇,聊聊简历。 简历的本质 很多人把简历当成个人信息登记表来写。教育经历、工作经历、技能列表,从上到下老老实实填一遍。 但你想想,面试官看一份简历平均花多少时间?绝对不到10秒。 10秒,他要决定你值不值得花一个小时聊。 所以你的简历不是一份档案,它是一份销售文案。 它唯一的目的就是在10秒内让面试官得出一个结论:这个人好像很厉害,我想面面。 所有的技巧都围绕这一个目标展开。 1️⃣ 只能有一页 不管你有多少年经验,不管你做过多少项目,简历只能有一页。超过一页的简历,面试官大概率不会翻到第二页。 一页纸的限制会逼你做一件极其重要的事:筛选。你不得不砍掉那些可有可无的内容,只留下最能证明你价值的部分。这个筛选过程本身,就已经在帮你梳理自己的核心竞争力了。 如果你觉得一页放不下,说明你还没想清楚自己最值钱的东西是什么。 2️⃣ 一行一句话,一句话一行 这是排版层面最重要的原则。 每一个点尽量只写一句话,并且尽量这句话不换行,在一行内说完。 面试官扫简历是跳着看的,如果一个要点写了三行,他大概率只看第一行的前半段就跳过了。 一行一句话还有一个好处:强迫你精简表达。 如果一句话说不完,说明你要么没提炼出重点,要么塞了太多细节。 3️⃣ 最亮的点放在最前面 大部分人写简历按时间倒序:最近的工作排第一,然后依次往前。 这在大多数情况下没问题。但如果你有一个特别亮眼的经历,哪怕它发生在三年前,打破时间顺序,把它放到最前面。 面试官的注意力在前5秒最集中。前5秒他看到了什么,决定了后面5秒他是继续看还是扔掉。你最强的武器必须第一时间亮出来。 比如你大二做过一个开源项目拿了几百个 star,但后来的实习经历平平。那就把那个开源项目提到工作经历前面。 规则是死的,说服力是活的。在必要的时候,请你主动站出来,让我看到你的优秀。 4️⃣ 量化一切,遵循 STAR 法则 每段经历都用 STAR 来组织: -Situation:什么背景 -Task:你负责什么 -Action:你做了什么 -Result:结果如何,用数字说话 举个例子 -坏的写法:负责服务端性能优化,提升了系统性能。 -好的写法:主导核心接口性能优化,P99 延迟从 800ms 降至 120ms,QPS 提升 5 倍,直接支撑了 10 万级并发。 同样一件事,第二种写法的信息密度和说服力碾压第一种。没有数字的作为论据,在面试官眼里就是空气。 每段经历的 bullet point 控制在 1-5 个,最多不超过 5 个。太多了面试官不会看,太少了显得没做什么事。 5️⃣ 不要堆技能列表 很多人简历上专门有一栏 Skill Set,列了一排技术名词:Java、Python、MySQL、Redis、Kafka、Docker、Kubernetes…… 大部分面试官看到这种列表的反应是:所以呢? 列了20个技术名词,我不知道你哪个精通哪个只是了解,不知道你在实际项目中怎么用的,不知道你解决了什么问题。这就是一堆没有上下文的关键词,毫无说服力。 更好的做法是让项目经历来证明你的技能。你写了一个高并发系统用了 Redis 做缓存、Kafka 做异步解耦,面试官自然知道你会这些。而且他知道你不是停留在知道的层面,你是真正用过、解决过问题的。 技能列表可以保留,但只作为补充,不要指望它帮你加分。 因为同一个岗位大部分候选人的skill list都是高度趋同的,所以很难通过skill list脱颖而出,它更多的作用是过机筛,以及充当一个背景板(校招、实习除外)。 6️⃣ 不要写空话,要有论据 简历里最常见的废话: -自驱力强 -学习能力强 -团队协作好 -责任心强 面试官每天看几十份简历,每一份都写着这些。你写了和没写一样。 空洞的形容词没有任何信息量。 加上论据: -自驱力强,半年减重 50 斤。 -自驱力强,非科班出身自学编程拿到大厂 offer。 -自驱力强,工作之余坚持技术博客输出,累计阅读量 10W+。 一个具体的事实胜过一百个形容词。 7️⃣ 埋钩子 简历上不要把一件事说得太详细。要留白,让面试官好奇。 比如你写:主导 XX 平台架构设计,上线一周用户数突破 1000+。 面试官看到这行,自然会想:怎么做到的?架构怎么设计的?遇到了什么挑战? 这个好奇心会驱动他在面试时主动问你这个问题。而这个问题,恰恰是你最擅长回答的,因为你做过。 好的简历是一个钩子矩阵。 每一行都在埋一个问题,每个问题你都有准备好的深度回答。你在用简历引导面试官走你的剧本。 8️⃣ 实事求是 这一条听起来很基本,但很多人做不到。 有些人为了让简历好看,把别人做的事写成自己做的,把参与写成主导,把了解写成精通。 短期内可能骗过简历筛选,但面试官一问就穿帮。你说你主导了一个系统的架构设计,面试官问你为什么选 A 方案而不是 B 方案,你答不上来,当场社死,面试通过率骤降。 实事求是不是软弱,是自信。 做得好的地方大方展示,做得不够好的地方也坦然面对。面试官更看重的是你的思考过程和成长潜力,而不是你是不是每件事都做到了完美。 一个项目的 well done 和 bad done 都说出来,反而体现你有复盘意识和自我认知。 9️⃣个人总结怎么写 个人总结很重要!很重要!很重要!并且推荐写!推荐写!推荐写! 很多简历的自我评价写得像小学生作文:热爱技术、积极向上、吃苦耐劳,这种话跟没写一样。 个人总结只写三句话: 第一句:你在行业或专业上取得的结果。比如大厂 T7 工程师,开源项目 500+ star,某个方向的技术专家。用事实建立第一印象。 第二句:你是一个什么样的人,带论据。比如坚持每天阅读一小时,累计阅读时长 500 小时以上。比如投资年化收益 30%+,具备独立的判断力和风险管理能力。 第三句:你未来想成为什么样的人。这句表达你的方向感和成长诉求。比如希望在 AI Agent 方向深耕,成为该领域的核心开发者。 三句话,过去、现在、未来。面试官 10 秒扫完就能对你形成一个清晰的画像。 最后 把你的简历拿出来,对照上面的每一条检查一遍。 -超过一页了吗?砍。 -有没有量化?没有数字的经历,删掉或者补上数字。 -有没有空话?每一句自我评价都问自己:我有论据吗? -最亮的点在哪?它是不是在简历的第一屏? 简历不是写给自己看的。它是你递给面试官的一张名片,只有 10 秒的生命。 在这 10 秒内,让他觉得你值得花 60 分钟来聊。这就够了。
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微信里刷到一则报道 Ask Jeeves 关停的消息,看到内容底部赫然出现: 如果您喜欢小妹的分享,请点击文章末尾的点赞、分享、在看…… 😂
✅一些每日签到的项目 1⃣PrismaXai (每日登陆) 2⃣TermMaxFi (每日签到) 3⃣AbstractChain (每日签到) 4⃣ask_edgen (每日签到) 5⃣arc (每日看视频文章) 6⃣xStocksFi (每日转盘) 7⃣SimpleChain_RWA (每日签到) 8⃣RaxFinance (每日签到) 9⃣knidosxyz (每日签到) 🔟StartaleGroup (每日签到) 1⃣1⃣dac_chain (每日开箱子)
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2个下注最近情绪反转的价差,1-8左右的赔率,虽然胜率不高,记得用 @SignalPlusCN 的ask和bid挂单,尤其是okx或者bybit这么操作可以节约不少手续费。。
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【AI競爭】蘋果擬借Siri應用程式、全新介面及「Ask」按鈕重啟AI戰略 蘋果正測試全新AI戰略,包括獨立Siri應用程式、「Ask Siri」按鈕及聊天式介面,全面升級語音助手體驗。新版Siri預計於6月WWDC亮相,並整合至iOS與macOS系統,轉型為可跨應用運行的AI智能體。 #蘋果# #Siri#
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OSL @OSL_HK 喺最近一輪宣發之後 流動性同使用體驗都比啱啱出嗰陣改善咗唔少 先講費率 同另一間本地合規交易所 Hashkey 比較 OSL 可以做到費率平到八成以上 Bid-ask spread 亦都相對較窄 喺主流幣對上已經去到可以交易嘅程度 比起初初出嗰陣少少量都打穿訂單簿 另外 OSL 可以直接將其他交易所嘅 VIP 等級帶去 OSL 唔使重新由 VIP0 開始刷返起個交易量 喺慳費率上更加快 Onboard 到 出入金方面, OSL 入金出金全部免費,支援 FPS,不用走 OTC 怕收到黑錢,比較安心,換匯成本 HKD/USD 只是 0.06% ,無凍卡風險,安全性和便利性值得呢個價 香港超過 75% 加密 ETF 托管資產係 OSL 託管的,安全性上亦有保障,而且閒置資金喺入面可以有3%+嘅利息 而家新開戶仲有福利,入金 HKD $10,000 留存 30 日,送 HK$488 等值 BTC,入多啲最高有 HK$1,888,介紹朋友最終可以疊加去 HK$13,180 如果你係 VIP 用戶,帶埋 HashKey / 其他所嘅 VIP 截圖搵客服自動升 +1 級,仲有 3 個月體驗期 開戶鏈接喺下面 用我嘅渠道碼 8JPjD 開戶可享額外優惠,入 10,000u 以上就可以享有 VIP1 福利
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卧槽,OpenEvidence 覆盖约 65% 美国医生,AI 医疗搜索迈入主流临床场景! AI 医疗搜索平台 OpenEvidence 近日因一组数据引发行业关注:其产品目前已覆盖约 65% 美国医生,4 月单月出现在接近 2700 万次临床场景中。 相比面向大众的通用聊天机器人,OpenEvidence 更像一个面向医生的“证据检索入口”,主打基于医学期刊、临床指南和专业内容的快速回答,目前已与 NEJM、JAMA、NCCN、Wiley、Cochrane 等内容源建立合作。 这条新闻最值得注意的,是落地路径:不少医生是先个人使用,再由医院和系统补做治理与合作,典型体现了医疗行业里的“shadow AI”现象。 与此同时,UpToDate Expert AI、AMBOSS AI Mode、Doximity Ask、ClinicalKey AI、DynaMed 等竞品也在加速布局,说明 AI 医疗搜索已从边缘功能变成主战场。
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玩预测市场,大家说白了就是在猜大小。看几根 K 线,刷一刷 X 上的 KOL,最后下注其实全靠直觉。 但直觉这东西最不靠谱,一旦连亏几次,很容易就上头变成了纯赌博。 最近几天我一直在测试一个新工具,是 @HyperliquidX 生态里跑出来的第一个预测市场辅助交易 AI @minara 。 它的核心逻辑特别符合我的口味,用严格的算法去代替主观的直觉。 比如我刚刚点了一下预测市场界面左边的 Ask Minara 按钮。AI 跑完盘面数据,直接给了我一个买 NO 的判断。 它给的理由没有任何情绪,15 分钟均线已经掉头向下,现价还在目标价底下挣扎,头顶全是一层层的阻力墙。 AI 算出来涨上去的真实概率其实只有 44% ,反过来说,买跌那一边的真实赢面高达 56% 。 这才是最有价值的信息差。 市场因为多空情绪把 NO 的胜率标定在 48% ,而 AI 用模型算出来是 56% 。中间这 8% 的差值,就是普通人看不见、被市场情绪低估的赔率优势。 除了算得准,它整个交易的后勤工作也做得很丝滑。不管你是下市价单还是限价单,系统会自动把你的 USDC 兑换成用来交易的 USDH ,直接省掉去其他地方兑换的麻烦。 在你最终点击确认之前,滑点、平均买入价、你能拿到多少份额,以及这笔交易的潜在回报,全部都在面板上给你标得清清楚楚。 下单之后,页面底部的记录区随时可以追踪当前的头寸状态、还没成交的挂单,每一笔手续费和真实盈亏都一目了然。 在这个圈子待久了你就会明白,想要活得久,就得把交易变成做算术题。与其拿真金白银去为你的直觉买单了,不如让 AI 帮你算出这笔钱到底值不值得投。 现在他们已经正式上线了,可以直接去 体验一下。
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首个 @HyperliquidX HIP-4 预测市场辅助交易 AI 已经上线! 别人还在猜 BTC 涨跌,Minara 已经帮你算出这一注值不值得下: 📍来看刚刚的真实例子: 「BTC 5月10日 14:00 是否高于 $80,354?」 市场吵成一团——YES 价格 0.52,多空几乎五五开,没人敢下结论。 Minara 看完盘面,冷冷地指了一下 NO: ・15 分钟均线已经掉头向下 ・现价还在目标价底下挣扎,头顶就是阻力墙 ・涨上去的真实概率只有 44%,反过来说 NO 这一边的真实赢面是 56%。 市场把 NO 标成 48%,AI 算出 56%——中间 8% 就是被市场低估的赔率。 8 个点听起来不多? 赚钱的对冲基金,一年也就赢这么多。 区别是——他们要养几百号交易员,你只要点一下“ Ask Minara”。 实时输出 👇 ・AI 预测概率 vs 市场隐含概率 ・Edge 优势值(市场低估了多少 pp) ・每 1 U 的期望收益(EV)
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2/ 所有犯罪代币的共同DNA 极低流通量:MYX TGE仅9.21%解锁,COAI 19.65%,70-90%锁仓,少量资金就能控盘 BNB Chain主战场:交易费低,直接接Binance Alpha→Futures管道 多链部署:方便跨链搬砖、造价差、桥接操纵 Binance Futures 是终极武器:期货一上线,杠杆清算瀑布就来了 AI叙事:给散户一个故事理由进场 协调钱包集群:几十到几百个钱包同步操作,隐藏真实控盘方 订单簿层面的微观操纵 + 实时挤仓判断5大信号 作者甚至把操纵拆到订单簿级别:OI Brushing(刷持仓量)、TWAP/冰山单吃单、bid-ask失衡>0.4、跨交易所(尤其是Aster)拉动Binance mark price触发清算…… 最实用的是挤仓读表五信号: 资金费率(负值→挤仓中;转正→快跑) OI vs 价格(同涨→挤仓活跃;OI跌价稳→结束) Taker Ratio(买单主导→挤仓中;卖单主导→派发) 链上大额转CEX(无→挤仓中;有→警惕) 订单簿异常(事件激增、卖墙变薄、失衡长期>0.4) ════════════════════════════════ 必备工具 CoinAnk:衍生品数据一站式(OI、资金费率、清算) Coinglass:免费查数据 Arkham + Bubblemaps:追踪钱包集群 CoinGecko:看历史价格和解锁进度
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