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要在 NotebookLM 中生成「高資訊密度、專家導向」的簡報內容，你需要極端地設定「角色」與「受眾」，並明確禁止簡化。NotebookLM 預設傾向於將內容「科普化」，你必須反向操作。 以下是針對你需求的提示詞架構與範例： 核心策略：反向提示 (Inverse Prompting) 不要告訴它「要做什麼」，要強調「不准做什麼」（不准解釋術語、不准寫背景介紹、不准迎合大眾）。 推薦 Prompt 模板 (可直接複製微調) 請將以下這段文字貼入 NotebookLM 的對話框： 指令：生成一份針對「領域內資深專家/首席工程師」的技術簡報大綱。 1. 角色設定： 你是一位在這個領域鑽研 20 年的頂尖研究員，正在向同級別的專家進行閉門會議。 2. 嚴格規範（必須遵守）： 禁止科普： 預設聽眾已精通所有基礎知識與專有名詞，絕對不要解釋定義（Definitions）。 極高資訊密度： 刪除所有過場話、形容詞與情緒鋪陳。每一點都必須是具體的數據、獨到的洞察或反直覺的結論。 聚焦深層邏輯： 不要只講「是什麼」，要講「為什麼是這樣設計」、「取捨（Trade-off）是什麼」、「邊緣案例（Edge cases）有哪些」。 保留技術黑話： 直接使用原文或源文檔中最晦澀的專業術語，不要試圖轉譯成通俗語言。 風格： 冷靜、客觀、極度精簡。如果內容 90% 的人看懂了，那就是失敗的生成。 3. 輸出重點： 請根據來源文檔，挖掘出最核心、最違反直覺、或最具爭議性的技術細節。忽略所有通識性的概論。 為什麼這樣寫有效？ 設定「閉門會議」場景： 讓 AI 認為這是內部高層對話，而非公開演講，它會自動切換成「行話模式」。 明確「預設聽眾已知」： 這是避免 AI 浪費篇幅解釋 “What is X” 的關鍵。 強調「Trade-off」與「Edge cases」： 這是區分「大眾科普」與「專業內容」的分水嶺。大眾看大方向，專家看邊界條件與代價。 負面約束 (Negative Constraint)： 明確指出「如果大眾看懂就是失敗」，這是強烈的訊號，迫使模型保留複雜度。 下一步 您可以提供您目前要分析的文件類型（例如：學術論文、財報、系統架構圖），我能為您客製化更精準的「關鍵字」來替換模板中的通用詞彙。

這是一篇從 FAANG（現多指 MANGA：Meta, Amazon, Netflix, Google, Apple）資深面試官視角出發，針對 Entry Level (L3/E3) 軟體工程師的面試評分指南。 我們在評估初階工程師時，並非期待全知全能，而是尋找**「可塑性高、基礎扎實、溝通順暢」**的合作夥伴。 面試官評分四大維度 (The 4 Pillars) 1. Data Structures & Algorithms (DSA) 這是核心門檻，評估候選人是否具備將抽象問題轉化為邏輯解法的能力。 Poor (不及格): 無法理解題目或將問題建模。 只能提出暴力解 (Brute Force)，完全不考慮複雜度。 對基本資料結構（如 Map, Set, Stack）使用時機錯誤。 Borderline (邊緣): 能夠給出最佳解 (Optimal Solution)，但在分析時間/空間複雜度時猶豫或出錯。 需要面試官給予大量提示 (Heavy hinting) 才能得出正確演算法。 Solid (合格): 能獨立提出最佳解，例如將 $O(N^2)$ 優化至 $O(N \log N)$ 或 $O(N)$。 準確分析複雜度，並能解釋 Trade-off（例如：以空間換取時間）。 Outstanding (優秀): 除了最佳解，還能探討不同解法的優劣。 能迅速處理 Follow-up 問題（例如：資料量過大無法放入記憶體時怎麼辦）。 展現出對底層原理的深刻理解（例如：Hash Collision 的處理機制）。 2. Coding (程式實作能力) 有了演算法，候選人能否將想法轉換為「乾淨、可執行、無 Bug」的程式碼。 Poor: 語法錯誤頻發，連標準庫都不熟悉。 邏輯混亂，變數命名無意義（如 a, temp1）。 無法處理指標或遞迴邏輯，導致 Crash 或無窮迴圈。 Borderline: 程式碼可執行，但風格髒亂（Spaghetti Code），缺乏模組化。 有明顯的 Off-by-one error 或邊界條件處理遺漏。 Python 寫得像 C，沒有善用語言特性（Unidiomatic）。 Solid: 程式碼結構清晰，命名規範（Google Style Guide），縮排正確。 實作速度快，能將複雜邏輯拆解為 Helper Functions。 熟練使用標準庫（如 C++ STL 或 Python collections）。 Outstanding: Production Ready Code：考慮到擴展性、異常處理 (Error Handling)。 程式碼極其精簡優雅，閱讀起來像讀文章。 一次寫對 (One-shot pass)，幾乎不需要修改語法錯誤。 3. Efficacy / Verification (解決問題效能與驗證) 這點常被候選人忽略。這不只是「解出來」，而是「如何確保解法正確」以及「解決問題的節奏」。 ...

這是一篇關於二分搜尋法（Binary Search）變體、Python 實作與正確性證明的技術文章。 二分搜尋法 (Binary Search)：區間定義與正確性證明 二分搜尋法的核心難點在於邊界處理（Off-by-one error）。解決此問題的最佳理論工具是 迴圈不變量 (Loop Invariant)。 本文將針對三種場景：尋找特定值、尋找左側邊界 (bisect_left)、尋找右側邊界 (bisect_right)，分別展示 左閉右閉 [L, R] 與 左閉右開 [L, R) 的實作，並證明其正確性。 1. 核心理論：迴圈不變量 (Loop Invariant) 在二分搜尋中，我們維護一個「搜尋區間」，並保證目標值（若存在）或目標插入點永遠位於該區間內。 初始化 (Initialization): 迴圈開始前，不變量成立。 維持 (Maintenance): 每次迭代縮小區間後，不變量依然成立。 終止 (Termination): 迴圈結束時，區間縮小至空或一點，此時的狀態即為答案。 時間複雜度證明 (Master Theorem): 遞迴關係式：$T(n) = T(n/2) + O(1)$ 根據主定理 (Master Theorem) Case 2 ($a=1, b=2, d=0$)，複雜度為 $\Theta(\log n)$。 2. 尋找特定目標值 (Find Exact Target) 目標：若 nums 中存在 target，返回索引；否則返回 -1。 2.1 左閉右閉區間 [left, right] 定義: 搜尋區間為 $nums[left \dots right]$。 不變量: 若 $target$ 存在，則 $target \in nums[left \dots right]$。 終止條件: left > right (區間為空)。 def search_closed(nums: list[int], target: int) -> int: """Finds target in a sorted list using [L, R].""" left, right = 0, len(nums) - 1 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 # Prevent overflow if nums[mid] == target: return mid elif nums[mid] < target: left = mid + 1 # [mid+1, right] else: right = mid - 1 # [left, mid-1] return -1 2.2 左閉右開區間 [left, right) 定義: 搜尋區間為 $nums[left \dots right-1]$。 不變量: 若 $target$ 存在，則 $target \in nums[left \dots right-1]$。 終止條件: left == right (區間為空)。 def search_open(nums: list[int], target: int) -> int: """Finds target in a sorted list using [L, R).""" left, right = 0, len(nums) while left < right: mid = left + (right - left) // 2 if nums[mid] == target: return mid elif nums[mid] < target: left = mid + 1 # [mid+1, right) else: right = mid # [left, mid) return -1 3. 尋找左側邊界 (bisect_left) 目標：尋找第一個滿足 $nums[k] \ge target$ 的索引 $k$。等同於 C++ std::lower_bound。 ...

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