- 结论
- 引言:生成式 AI 的能力与局限性
- 一、AI 辅助编程工具的实用技巧:不同模式的详细分析
- 二、如何降低 AI 生成内容的校验成本?
- 三、重新构想开发流程:如何减少环节以提升生产力?
- 总结:面向未来——适应技能变化,放大专业能力
未来:创建智能体、编排智能体创造产品服务。
与熟练的 Prompting 相比:精练上下文 + 快速校验 AI 内容,才是新时代需要的能力。
本硕博知识领域区别 知识与问题的区别 定义上的区别 功能上的区别 作用上的区别 相互关系 什么才叫问题 AI 时代人的价值 知识是人类对世界的已知部分,是稳定、
原来通过 kimi 生成了一个 markdown 格式的自然语言提示词,效果很好,但我们觉得自然语言目前感觉对于需要严谨输入和输出不好表达约束,自然语言结合 json 结构化,一方面 AI、机器可能更容易理解结构化数据,结构化也方便人的理解与编辑。经网友的启发,我们也尝试采用 json 结构来表达提示词。