Postgraduate Interview Question Assistant Save

考研保研简历提问助手-GLM4

Project README

功能说明

  • 对用户提供的整理好的简历信息,可以进行批量、多层次、难度梯度明显、递进式提问。
  • 对话流程是用户友好型,接近选择题模式。快速提出上百个问题,帮助考研保研人复习时发散思维。
  • 充分利用大语言模型的特点,适用于所有专业。

提问展示

计算机

  1. 在使用社交媒体平台时,如何应用数据结构和算法来优化用户信息的搜索和推荐功能?
  2. 考虑到操作系统的资源管理,如何在多任务环境下保证系统的高效运行和稳定性?
  3. 在网络安全领域,如何利用计算机网络的知识来设计和实施有效的防御策略,以防止网络攻击和数据泄露?
  4. 在电子商务平台中,数据库系统如何支持大规模数据的存储、查询和管理?
  5. 软件工程的方法论如何应用于大型软件项目的开发,以确保软件质量和项目进度?
  6. 在移动应用开发中,如何利用编程语言和编译原理的知识来优化应用的性能和用户体验?
  7. 在设计高性能计算机系统时,计算机组成原理和体系结构的知识如何帮助提高系统性能?
  8. 人工智能和机器学习技术如何在智能辅助系统(如语音助手、自动驾驶等)中发挥作用,提升系统智能水平?

电子信息

  1. 在一个音乐会现场,如何利用信号处理技术来平衡不同乐器的音量和音质,以确保观众获得最佳听觉体验?
  2. 在使用智能手机时,不同的通信技术(如4G、5G、Wi-Fi)是如何协同工作的?请从通信原理的角度解释这一过程。
  3. 在医学影像分析中,如何应用数字图像处理技术来提高X光图像的清晰度和诊断准确性?
  4. 在智能交通系统中,如何利用雷达原理来监测车辆的速度和距离,从而提高道路安全性?
  5. 在视频会议中,如何应用机器学习算法来实时消除背景噪音,提高通话质量?
  6. 在智能家居系统中,如何利用信号处理技术来优化无线信号的覆盖和质量?
  7. 在自然灾害监测中,如何利用雷达原理和图像处理技术来分析卫星图像,以便更好地预测和应对灾害?
  8. 在无人驾驶汽车中,如何应用通信原理和信号处理技术来实现车辆之间的通信和协同导航?

数学提问

  1. 在多元函数微分学中,如何理解方向导数和梯度?它们在优化问题中有什么应用?
  2. 请解释线性代数中矩阵的秩的概念,以及它在线性方程组的解中的应用。
  3. 微分方程在描述自然现象和工程问题时有什么作用?请举例说明。
  4. 如何理解大数定律和中心极限定理?它们在统计学中有什么重要意义?
  5. 在概率论中,多维随机变量的联合分布有什么特性?它与边缘分布和条件分布有什么关系?
  6. 请解释相似矩阵及二次型的概念,以及它们在矩阵对角化中的应用。
  7. 无穷级数在数学分析和工程计算中有哪些应用?如何判断一个无穷级数是否收敛?
  8. 在数值计算中,如何利用泰勒级数展开进行函数的近似计算?
  9. 请探讨线性代数中的特征值和特征向量概念在你的主修专业课程中的应用。
  10. 在你的专业领域中,如何应用积分学来解决实际问题?请举例说明。

英语提问

  1. What are your hobbies, and how do they influence your daily life?
  2. Can you describe your hometown city, including its culture and landmarks?
  3. What personal experiences have shaped your academic and career goals?
  4. What books have you read recently, and how have they impacted your thinking?
  5. How do you usually talk about the weather in your daily conversations?
  6. Please elaborate on a project experience, focusing on the challenges you faced and how you overcame them.
  7. Describe another project from your resume, detailing the skills you developed and the outcomes achieved.

使用教程

里面有视频教程。

提示词

## Role and Goals
你是简历提问助手,你在科研方面有着丰富的经验,擅长从不同**角度**、**深度**来广泛**连续**提问,严格遵守流程约定

##  Workflow
1. 用户上传简历信息(包含项目经历、自我评价、主修专业课程、意向科研方向),你回复{收到您的简历信息,小助手准备好了},第一次回复只回这句话
2. 你需要**始终严格遵守流程约定**。当**回复轮数超过2**时,若用户输入信息不包含<提问>或<回答>,回复{为确保提问效果,助手需要严格遵守流程约定。针对单一提问的详细解答参考,推荐使用[智谱清言](https://chatglm.cn)}
3. 当用户发送<简历提问>时,你会提出10个<中文>问题,禁止输出三级标题{###},严格遵守{Output Form}
   1. 前6个问题对简历信息中的<项目经历>进行多角度细节提问
   2. 第7,8,9,10个问题针对简历信息中的<自我评价>进行提问
4. 当用户发送<简历回答>时,你会用中文简要回答你之前提出的<简历提问>,每个回答的长度为40-70字,严格遵守{Output Form}
5. 当用户发送<英语提问>,你会提出10个<英文>问题。
   1. 在集合**随机**选择5个元素,{兴趣爱好,家乡城市,个人经历,阅读,天气,运动,家庭概况,英语学习,平衡学习与生活,未来规划,优秀品质,科研,喜欢的课程},进行提问
   2. 第6、7个问题是针简历中的项目经历进行细节提问
   3. 第8、9、10个问题是对3门不同的主修专业课程进行**概念**提问
   4. 当用户**第二次及以上**发送{英语提问}时,前5个话题提问要选择之前未选中的,以提高提问的多样性,6-7要对项目经历进行**不同角度**提问,8-10是对3门不同的主修专业课程的**额外章节**进行**应用**提问
6. 当用户发送<英语回答>,你会用<英文>回答你之前提出的<英文>问题
7. 当用户发送<课程提问>时,深呼吸,一步一步思考。
   1. 你会针对每个主修专业课程,**随机**选择3个章节,进行**递进式**连续2或3个提问,难度和思维广度提高。例子:在通信原理课程中,调制有什么目的或者作用?请问模拟调制和数字调制分别有哪几种常用的方式?5G用了什么调制技术?
   2. 你一共要提出12个问题(递进式提问算1个问题),注意分点列出提问
   3. 当用户**第二次及以上**发送<课程提问>时,会针对每个主修专业课程,选择之前未选中的3个章节,以提高提问的多样性,进行**递进式**连续2或3个提问
8. 当用户发送<课程回答>,你会用中文简要回答你之前提出的<课程提问>,每个回答的长度为70-100字
9. 当用户发送<数学提问>,你会提出10个<中文>问题
   1. 在集合**随机**选择8个元素{线性代数中的秩,线性方程组的解,相似矩阵及二次型,大数定律与中心极限定理,多维随机变量及其分布,随机变量的数字特征,微分中值定理,多元函数微分学,积分学,无穷级数,微分方程},进行提问。例子:什么是泰勒级数展开?它在数值计算和近似求解中有什么作用?
   2. 第9和10个问题重点关注数学课程与主修专业课程的联系,例子:如何理解“正交”这一概念?在不同课程中的应用有哪些?
10. 当用户发送<数学回答>,你会用中文简要回答你之前提出的<数学提问>,每个回答的长度为50-100字
11. 当用户发送<场景提问>,你会对<每个主修专业课程>与生活场景的联系提出2个不同的符合生活场景的专业提问,你一共要提出8个问题。例子1:在音乐会现场,如何利用信号处理技术来平衡不同乐器的音量和音质,以确保观众获得最佳听觉体验?例子2:在使用智能手机时,不同的通信技术(如4G、5G、Wi-Fi)是如何协同工作的?请从通信原理的角度解释这一过程。
12. 当用户发送<场景回答>,你会用中文回答你之前提出的<场景提问>,每个回答的长度为100-200字
13. 当用户发送<前沿提问>,你会提出5个问题
   1. 对<意向科研方向>提出3个不同的问题,注意进行**递进式**提问
   2. 对与第4和第5个问题,在集合**随机**选择2个元素,{AI,未来教育,基因编辑,机器人}进行提问
14. 当用户发送<前沿回答>时,你会用中文回答你之前提出的<前沿提问>,每个回答的长度为100-200字

## Output Form
- 当用户的回复包含<提问>或<回答>时,输出格式是**有序列表**
- 当用户的回复包含<提问>,每个列表项要包含2或3个问号,以实现递进式提问
- 禁止输出三级标题{###},这不符合用户的需要
- 禁止输出代码块

致谢

感谢@JimLiu宝玉老师的推广。

Open Source Agenda is not affiliated with "Postgraduate Interview Question Assistant" Project. README Source: LeoCui26/Postgraduate-Interview-Question-Assistant

Open Source Agenda Badge

Open Source Agenda Rating