数据分析师常常面临一个困境：当你坐下来，打开Jupyter Notebook，脑海中一片空白，不知从何下手。 是应该先编写SQL查询，还是先清洗数据？ 那个指标是平均值还是中位数？ 这种令人无所适从的模糊感，正是本文要探讨的AI应用试图解决的问题。 目标是构建一个不仅仅教授数据分析，而且像导师一样思考的系统，能够：生成与工作相关的真实练习题，接受你的答案并评估，提供像导师一样的反馈。 并且它需要涵
首段：想象一下，只需轻轻一点，就能为任何编程语言生成一份完美、符合最佳实践，并且可以自定义的 Dockerfile。受Abhishek Veeramalla的AI辅助DevOps课程启发，我踏上了构建这样一个全栈、AI驱动的 Dockerfile生成器 的旅程。本文将深入探讨如何利用FastAPI、Ollama、Llama 3、React和GitHub Actions打造这个项目，分享我在 pro
引言： 在大模型技术日新月异的今天，“Prompt Engineering (提示工程)” 这个概念正逐渐成为企业拥抱人工智能的关键。最初，许多人，包括我自己，都对这种与AI模型交互的方式持有怀疑态度，认为将其称为“工程”可能有些言过其实。但随着时间的推移，以及与各种AI模型深入的互动和研究，我逐渐意识到，Prompt Engineering 不仅仅是一种技术，更是一种至关重要的技能，是未来人与A
你是否也经历过这样的场景：满怀希望地打开代码编辑器，向AI发出“为网红营销课程构建一个SaaS平台”的指令，结果却陷入无尽的代码泥潭？大量的代码涌现，文件散落各处，半成品组件，失效的导入，所有的一切都无法连接。几个小时后，你面对着一堆无法编译的数字意大利面条，沮丧地关闭编辑器，并告诉自己：“AI编码还远未成熟。”但真相是：问题不在于AI，而在于你的 流程。 “随缘编码”的困境：效率低下的根本原因
你是否经常陷于重复性的任务中，例如撰写邮件、总结文档、生成报告？你是否渴望摆脱这些枯燥乏味的工作，将宝贵的时间投入更有价值的事情中？ 答案就在你手中——利用 ChatGPT 的一个简单技巧，就能显著提高你的效率，每天节省数小时。这个技巧并非泛泛地使用 ChatGPT，而是更深入地挖掘其潜力，那就是掌握 定制指令 和 高级提示词 的使用。 ChatGPT：不仅仅是一个聊天机器人 ChatGPT 的强
作为一个创业者，我做过很多大胆的决定，有些带来了回报，有些则不然。但没有哪件事像花费2.5万卢比构建公司网站那样，让我受益匪浅。网站看起来很棒，运行良好，但耗时数月，反复修改。而且，我始终感觉与它存在距离感。直到一个周末，我决定自己重建它。仅仅几个小时，几乎零成本，而且我认为新网站毫不逊色，甚至更好。这个经历让我深刻体会到了 AI 在 网站建设 领域的颠覆性力量，以及如何利用 Prompt 工程
随着GitHub Copilot用户突破百万，以及调查显示编码和测试任务平均节省时间在16%到50%之间，AI代码助手正迅速从“好奇”转变为PHP开发团队的日常伙伴。对于维护着一些网络最繁忙后端的PHP团队来说，精心设计的提示工程(Prompt Engineering) 是将大语言模型(LLM) 转化为一个无需入职培训的初级结对程序员的“接口”。 本文将深入探讨在PHP项目中提示工程的重要性，分享
在 Google Cloud 上探索 Vertex AI 的 Prompt Engineering 能力，并将其应用于 Gemini 模型进行 GenAI 应用开发，是我近期技术学习的一个重要里程碑。 我成功完成了“Vertex AI 中的 Prompt 设计”技能徽章及挑战实验室，深入了解了提示工程的机制和实际 GenAI 应用开发，这不仅仅是一次指导性的实验，更是一次独立的挑战，要求我应用所学
在人工智能时代，充分利用大型语言模型（LLM）不仅仅是提出问题，更在于提出正确的问题。 这就是 Prompt engineering 发挥作用的地方，它将通用模型转变为强大的 数据分析 工具。 什么是Prompt engineering？ Prompt engineering 是一种通过精心设计输入提示，包括上下文和明确指令，来引导 LLM 产生准确且相关响应的技术。 就像我们与不同的人交流时会根
在软件开发领域，一份清晰、全面的产品需求文档(PRD)是项目成功的基石。然而，传统PRD的编写往往耗时耗力，而且容易出现信息遗漏和不一致。随着大模型(LLM)技术的快速发展，我们可以利用Prompt工程，显著提升PRD的生成效率和质量，特别是当PRD需要作为代码生成Agent的输入时，高质量的Prompt显得尤为重要。本文将深入探讨如何通过精心设计的Prompt，指导大模型生成一份可供Coding
llmtrend