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如果你来设计投放Skills能力库,你会怎么做 场景:投放 Agent / 高风险自动化场景 一、先判断 目标不是更智能,第一版先降出错率。真正风险:乱调预算 / 乱碰规则 / 钱瞬间烧掉,不敢用 Agent ≠ 不够聪明,而是不可控 👉 面试官信号:你在从风险出发,而不是能力出发 二、整体设计原则 先稳地基,再谈智能;确定性优先;高风险场景 = failure-first;不从高阶策略入手 三、拆链路:三段式结构 1️⃣ 信息准备(只给事实,不给判断) Facts only;结构化沉到 Skills;预算 / 出价上下限 / 地域 / 人群限制;投放表现:稳定信号 + 异常点摘要;不给原始表,不给噪音;判断权留给 Agent 👉 面试官点:你知道怎么“喂信息”,而不是堆数据 2️⃣ 执行操作(收得最紧的一层) 越靠近钱,越不能自由发挥;所有花钱动作封进 Skills;固定模板 + 明确阈值;一次只允许改一个参数;禁止连续乱调;全量操作日志;可追溯 / 可回放 / 可追责 👉 面试官点:你知道什么地方必须“系统说了算” 3️⃣ 结果校验 & 兜底(安全网) 消耗异常;指标波动超阈值;品牌 / 平台红线;自动检测;自动回滚到上一个稳定状态;不允许无限“智能尝试”;试错有护栏 👉 面试官点:你不是指望模型自觉 四、明确“不做什么” 第一版不做完整投放策略生成;不做多目标复杂优化;不做黑盒式“为什么这么投”。原因:强经验依赖、难评估、难追责,留给后续演进 👉 面试官信号:你知道该“克制” 五、成功标准 Prompt 是否明显变简单;执行是否更稳定、可复现;出问题是否更容易定位;Skills 是否可被多个 Agent 复用;系统复杂度是否下降 高风险场景,先做可控,再谈智能。 #llm #大模型 #AI #互联网大厂 #面试题
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