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semantist@语校

第十九篇｜东京世界日本语学校的结构数据建模：制度函数、能力矩阵与升学图谱系列延续：500所日本语言学校结构数据工程关键词：东京世界日本语学校、新宿百人町、出勤制度建模、JLPT能力矩阵、升学路径网络

12 Prompt 模板化与参数化避免重复劳动保证输出一致性便于迭代和调优👉 换句话说，Prompt 模板化就像写“AI 提示词的 PRD”。

11 Prompt 工程进阶：Few-shot 与 Chain-of-Thought在前 10 节，我们已经完成了 AI 产品经理的入门阶段：可以说，这 10 节我们已经完成了从 “知道 AI 是什么” → “能跑起来一个 Demo” → “能写出产品文档” 的过程。

人工智能培训

AI提示词（Prompt）基础核心知识点一、什么是PromptPrompt的核⼼构成要素：二、Prompt 的核⼼组件剖析指令 (Instructions)

LangChain中的Prompt模板如何使用？今天在做测试用例设计的时候，代码中用到了LangChain中的Prompt模板；所以把这个功能的使用简单整理下，便于后续的使用。

今天也要学习吖

谷歌nano banana官方Prompt模板发布，解锁六大图像生成风格来源：Poixe AI近日，谷歌发布了其AI图像生成工具 nano banana 的官方Prompt模板，这一举措迅速在开发者和创意社区中引发热议。作为一款功能强大的图像生成工具，nano banana 凭借其卓越的效果，为用户在图像创作和处理领域提供了新的可能性。

AI在金融、医疗、教育、制造业等领域的落地案例人工智能（Artificial Intelligence, AI）正以前所未有的速度渗透到各行各业，推动产业智能化转型。从金融风控到医疗诊断，从个性化教学到智能制造，AI技术通过机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等手段，显著提升了效率、降低了成本，并创造了新的商业模式。

Prompt Engineering to Context Engineering摘要: 本文详细探讨了从 Prompt Engineering（提示工程）到 Context Engineering（上下文工程）的演进过程及其技术背景。Prompt Engineering 是早期大语言模型（LLM）应用的核心技能，通过精心设计输入指令引导模型生成特定输出。然而，随着应用场景的复杂化和模型能力的提升，Prompt Engineering 的局限性逐渐显现，包括对提示敏感、泛化能力不足、可维护性差等问题。这促使行业转向 Context Engineering，强调通过系统化的上下文管

【AI】AI 评测入门（二）：Prompt 迭代实战从“能跑通”到“能落地”“Prompt 不是写出来的，是测出来的。”——这是我迭代 5 个版本后，最深的体悟。上一篇《AI 评测入门（一）：先搞懂你的数据集)》，我们讲了标签体系、自测集、评测集、Langfuse 数据结构化——那是 AI 评测的地基。

7种流行Prompt设计模式详解：适用场景与最佳实践在大型语言模型（LLM）应用开发中，Prompt Engineering已成为提升模型性能的关键技术。通过精心设计的Prompt，我们可以引导模型产生更准确、更可靠的输出。本文将详细介绍7种流行的Prompt设计模式，分析它们的核心原理、最佳使用场景以及实施要点。

风雨中的小七

解密prompt系列60. Agent实战：从0搭建Jupter数据分析智能体本文将带你从零搭建一个数据分析智能体，实现用户上传Excel并给出指令后，智能体能够深入分析数据、进行可视化，并以Jupyter Notebook形式返回结果。我们将重点讨论以下核心要点：

AI在金融、医疗、教育、制造业等领域的落地案例（含代码、流程图、Prompt示例与图表）人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各行各业，推动产业智能化升级。从金融风控到医疗诊断，从个性化教育到智能制造，AI技术不仅提升了效率，还创造了全新的商业模式与服务体验。本文将系统性地分析AI在金融、医疗、教育、制造业四大核心领域的落地应用，结合实际案例、代码实现、流程图（Mermaid格式）、Prompt设计示例、可视化图表与示意图，深入探讨AI如何赋能各行业数字化转型。

任务型Agent：prompt工程实践市面上讲 prompt 的文章遍地都是，这里不再分享 prompt 通用技巧，而是结合工程简要讲一下 prompt 组成、组装、调优经验和上下文工程。

美人鱼战士爱学习

2024 arXiv Cost-Efficient Prompt Engineering for Unsupervised Entity Resolution题目： Cost-Efficient Prompt Engineering for Unsupervised Entity Resolution 作者： Navapat Nananukul, Khanin Sisaengsuwanchai, Mayank Kejriwal 机构： University of Southern California, Information Sciences Institute, Los Angeles, CA, United States of America 发表地点与

写好 Prompt 的 12 条实践经验大模型的能力越来越强，但想让它们真正为我们所用，Prompt 的设计依然是关键。很多人一开始写 Prompt 会觉得“玄学”，效果时好时坏。其实在长期实践中，是有一些规律可循的。本文结合我在不同任务和模型上的实际经验，整理了 12 条写 Prompt 的心得，希望对你有所帮助。

Wilber的技术分享

【大模型实战笔记 1】Prompt-Tuning方法目前学术界一般将NLP任务的发展分为四个阶段，即NLP四范式：在整个NLP领域，整个发展历程是朝着精度更高、少监督，甚至无监督的方向发展的。而 Prompt-Tuning是目前学术界向这个方向进军最新也是最火的研究成果。

解密llama.cpp：Prompt Processing如何实现高效推理？当输入"你好，请介绍一下自己"时，一个70亿参数的大语言模型如何在毫秒级完成理解并生成回应？这背后的关键技术就隐藏在prompt processing的实现细节中。

解密大语言模型推理：Prompt Processing 的内存管理与计算优化当GPT-4用几秒钟生成千字长文时，你是否好奇过它如何处理你的提示词并快速返回结果？这背后隐藏着怎样的技术奥秘？

大语言模型推理的幕后英雄：深入解析Prompt Processing工作机制当你向ChatGPT提出问题时，系统如何在秒级内理解并开始生成回答？这背后隐藏着大语言模型推理过程中最关键的环节——提示处理（Prompt Processing）。

深入探讨AI三大领域的核心技术、实践方法以及未来发展趋势，结合具体代码示例、流程图和Prompt工程实践，全面展示AI编程的强大能力。人工智能正在深刻改变软件开发的方式，从传统的手工编码向智能化、自动化方向演进。AI编程技术通过自动化代码生成、低代码/无代码开发平台以及算法优化实践，显著提升了开发效率，降低了技术门槛，并优化了系统性能。本文将深入探讨这三大领域的核心技术、实践方法以及未来发展趋势，结合具体代码示例、流程图和Prompt工程实践，全面展示AI编程的强大能力。