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逐行解剖：扒开 Lovable Agent 源码，看顶级 AI 是如何“思考”与“动刀”的痛点场景：大多数人自己写 Prompt 时，AI 就像一个莽撞的实习生：你让他改个按钮颜色，他顺手把整个页面的布局都重写了，甚至还引入了你项目里根本没有的 Vue.js 依赖。不仅改错，还极其浪费 Token 成本。

大模型应用开发实战：从 Prompt 工程到企业级落地全流程随着 ChatGPT、Claude、文心一言等大语言模型的崛起，企业对大模型应用的需求呈现爆发式增长。本文将从实战角度出发，详细讲解如何从 Prompt 工程起步，最终实现企业级大模型应用的完整落地。

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告别手动微调Prompt：DevOps用陌讯Skills重构AI运维工作流凌晨两点，张磊还在改一段CI/CD流水线里的YAML配置。不是不会写，而是每次都要反复调整prompt——“请根据Spring Boot 3.2生成带健康检查的Dockerfile”、“再加一个Prometheus指标暴露端口”，试了三次，模型要么漏掉livenessProbe，要么把镜像tag写成latest。他合上笔记本，叹了口气：这哪是AI帮忙，分明是AI在等人教它做事。

AI Prompt 工程完全指南：从入门到精通的提示词设计艺术在 AI 大模型（如 GPT、Claude、通义千问）的应用生态中，Prompt（提示词）是人类与 AI 沟通的桥梁，更是解锁模型能力的核心钥匙。同样的 AI 模型，不同的 Prompt 设计可能导致天差地别的输出结果 —— 优秀的 Prompt 能让 AI 精准完成复杂任务，而模糊的 Prompt 只会得到无效或错误的响应。

还在无脑堆砌提示词？三分钟看懂 Vercel v0 价值千万的 System Prompt 底层逻辑你好朋友！欢迎来到我们的新系列——“解剖顶级 AI 工具的提示词”。作为系列开篇，我们直接挑战目前最火的前端代码生成神器：Vercel 的 v0。本文基于GitHub 泄漏版系统提示词（System Prompt）和工具配置（Tools.json）。今天，我们就把枯燥的 Prompt 拆开揉碎，看看 Vercel 的顶级工程师是如何“调教”大模型的。

【AI应用开发实战】Guardrail风险控制中间件：Agent系统的安全防线一句话摘要：通过多层中间件架构实现金融Agent系统的风险控制，包括敏感词检测、PII脱敏、SQL注入防护、预算限制和合规性检查，确保系统输出的安全性和合规性。

SpringAI Alibaba(SAA) 之 Prompt1. LangChain4j有五种消息类型： 2. SpringAI有四种消息类型： 3. SAA集成于SpringAI和他一样有四种消息类型：（有4种提示词）

DeepSeek助力云原生AI降本：容器化部署资源优化与算力利用率提升技巧在AI模型工业化部署过程中，资源利用率低下是普遍存在的核心问题。根据行业调研数据显示：此类问题直接导致企业算力成本飙升。以典型AI推理服务为例，其成本构成中： $$ \text{总成本} = C_{\text{硬件}} + C_{\text{能耗}} + C_{\text{运维}} $$ 其中硬件成本占比常超过60%，而资源浪费主要来自：

【AI应用开发实战】09_Prompt工程与模板管理：构建可演进的LLM交互层一句话摘要：本文深入解析StockPilotX中的Prompt注册表设计、三层模板架构、版本管理与A/B测试机制，展示如何将Prompt从"硬编码字符串"升级为"可追溯、可测试、可演进"的工程化资产。

大模型应用：遗传算法 (GA)+大模型：自动化进化最优Prompt与模型参数.95接触大模型这么久大家应该都有过这样的经历：为了让大模型生成符合预期的内容，反复修改Prompt，调整用词、句式、参数，耗费数小时甚至数天，最终效果却依然不尽如人意？手动调优 Prompt 或模型参数存在三大核心痛点：

【AI应用开发实战】06_向量存储与EmbeddingProvider设计一句话摘要：深入解析RAG系统中向量存储与Embedding提供者的设计实现，涵盖FAISS内积索引原理、本地哈希向量与远程Embedding对比、维度适配与归一化处理、批处理优化等核心技术。

从原理到实践：深度解析Transformer架构——大模型时代的核心基石在生成式AI席卷全球的今天，Transformer早已不是2017年论文中小众的序列建模方案，而是贯穿自然语言处理、计算机视觉、多模态大模型的通用基础架构。无论是GPT系列、LLaMA、BERT，还是ViT、Stable Diffusion，底层均以Transformer为核心骨架。

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DeepSeek多模态Prompt优化：贴合2026技术趋势的精准指令设计方法摘要随着人工智能技术的飞速发展，多模态模型正逐渐成为下一代AI的核心形态。DeepSeek作为前沿的大模型代表，其在多模态理解与生成方面的潜力巨大。然而，要充分发挥其能力，关键在于如何设计精准、高效的Prompt（指令）。本文深入探讨了针对DeepSeek多模态模型的Prompt优化策略，结合2026年技术发展趋势（如神经符号融合、因果推理增强、动态上下文感知等），提出了一套系统化的精准指令设计方法论。文章将从多模态Prompt的基础理论、优化原则、贴合未来趋势的关键技术（如元认知优化、跨模态对齐、自适

Figma Make：可复用 Prompt 把设计图画“准”过去我们用 Figma 、Axure手动画原型，效率低更多是——手没跟上脑子：想法不断冒出来，但拖框、对齐、间距都要自己一点点做，思绪飞得很快，手速总是慢半拍。

【AI应用开发实战】 02_多Agent工作流编排与意图路由一句话摘要：深入解析StockPilotX的五阶段工作流执行模型、基于规则的意图路由算法、流式事件推送机制，以及洋葱模型中间件栈设计，构建可扩展、可观测的金融分析Agent系统。

智能体大赛目录目录... I一开发背景... 11.1选题背景... 11.1.1 背景介绍... 11.1.2 现有解决方案的不足... 2

Open Source Thoughts

OpenClaw.ai：Agentic AI 时代的“SpringFramework”时刻要理解“Spring Framework 时刻”的深刻含义，我们必须将目光投向 21 世纪初的 Java 企业级开发领域。彼时，J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）虽然承诺了分布式计算的宏大愿景，但其实现方式——特别是 EJB（Enterprise JavaBeans）——却陷入了过度设计的泥潭。开发者被迫编写大量的 XML 配置文件，继承复杂的接口，不仅难以进行单元测试，且组件之间的耦合度极高。这种“重量级”框架导致的开发效率低下，被称为“J2EE 的软件危

【AI应用开发实战】 03_LangGraph运行时与状态图编排：从直接执行到图编排的演进之路一句话摘要：本文深入剖析 LangGraph StateGraph 的构建原理与运行时选择策略，对比直接执行与图编排两种模式的性能差异，揭示流式场景下前置/后置图分离的设计智慧，为金融 Agent 系统提供可落地的编排方案。