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
在探索大模型技术的旅程中，我们已经掌握了基础的Prompt工程技巧，包括清晰的指令、角色设定和精确的提问，从而从诸如Bing Copilot、ChatGPT或本地工具（如LM Studio）等大模型中获得准确的结果。然而，如果我们希望大模型完成的不仅仅是文本生成，而是需要有组织的步骤、复杂的推理，甚至连接到其他系统时，该怎么办？这时，Prompt Functions（高级Prompt技巧）、Fun
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面。如何更有效地与这些强大的工具进行交互，并获得高质量、定制化的输出，成为了一个重要的研究方向。本文将深入探讨提示装饰器画布（Prompt Decorator Canvas），一种用于高级LLM交互的框架，并结合SEO写作的实际案例，阐述其核心概念、应用场景、最佳实践，以及未来发展方向。我们将探讨如何利用提示装饰器来
在大模型技术飞速发展的今天，与AI模型有效沟通的能力日益重要。我最近参加了Google Cloud Skills Boost提供的“Vertex AI中的Prompt设计”课程，深入学习了提示工程（Prompt Engineering）的艺术与科学，掌握了充分利用生成式AI模型（尤其是Google的Gemini）潜力的工具。 Prompt工程的重要性：精准指令的艺术 Prompt工程的核心在于设计
随着大型语言模型（LLMs）能力的日益增强，我们对其内在机制的理解也需要不断深入。本文将探讨一个引人入胜的现象——认知拉伸，它指的是通过设计复杂的提示词（Prompts）来激发 LLMs 更深层次的推理和生成能力。我们将从最初的实验观察出发，结合学术研究，深入剖析认知拉伸的原理、影响，以及它对教育、开发和研究的潜在价值。 认知拉伸的起源与学术溯源 最初，认知拉伸的概念源于学习理论，指的是学习者通过
在使用大模型（LLM）构建应用时，一个常见的挑战是处理错误。不同于传统脚本编程，LLM 的错误信息往往不一致且难以预测，给自动化流程带来困难。本文将深入探讨如何通过 Prompt 工程，在 Prompt 中明确定义错误处理逻辑，使 LLM 在遇到问题时返回统一的错误信息，从而提升 LLM 应用的 稳定性 和可靠性。通过本文，你将了解 Prompt 的重要性以及如何设计有效的 Prompt 来处理
Prompt工程，作为连接人类意图与大模型（LLM）潜力的关键桥梁，正日益成为人工智能领域的核心技能。它不仅仅是“提问”的艺术，更是一门精密的科学，需要我们理解大模型的运作机制，掌握有效的Prompt技巧，才能真正解锁其无限可能。本文将深入探讨Prompt工程的重要性、核心技术、常见误区及未来发展趋势，帮助读者更好地驾驭大模型，提升工作效率与创新能力。 Prompt工程：让AI理解你的语言 想象一
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