DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 1、读取文件； 2、根据指定内容整理成表格。 任务 Open AI o3mini 暂不支持附件上传，响应速度 当天的公路客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分 比。4.当天的民航客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 Claude 3.5 sonnet 很好地完成了数据读取及提取 任务，没有漏数据指标，数据 逻辑性很好

场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 场景：下午3点，你突然接到领导通知：“今晚4点前必须交一份10000字的智能物流园区项目方案书，客户临时提 前会议！”你大脑一片空白——手头只有零散的会议记录、几份过时的模板，且对“智能物流”技术细节不熟。电 脑右下角显示时间：3:05 PM，你手心冒汗，疯狂翻找资料，但文档光标始终停留在标题页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 数据嫁接：若缺乏具体数据，直接让AI生成合理虚构值（标注“示例”规避风险）： p “假设园区占地500亩，日均处理包裹量50万件，请计算自动化分拣设备的配置数量，用表格展示。” p 模板复制：对同类章节（如3.1/3.2/3.3）使用相同指令模板，仅替换关键词。 p 强制格式：要求AI输出带编号小标题、分点、表格的内容，直接粘贴后即显“专业感”。 第三阶段：20分钟——用AI补全软性内容（目标：1000字） 线支持（附排班表）。回来后我申请周末加班补进度。 场景4：项目中急需请假 如何开口 最终行动建议： • 快速评估优先级：家庭紧急事件（如生命健康）永远高于工作，无需愧疚。 • 用AI生成沟通模板：确保信息清晰、理性、有解决方案。 • 当面沟通+书面留痕：先口头说明（体现尊重），再邮件/消息发送书面请假（附交接文 档）。 • 保持灵活应对：即使领导有情绪，坚持“解决问题”而非“对抗”态度，如：“您看这样

系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 规范体系下的提示语设计需符合平台规则，避免触碰敏感 词 • 互动机制为提示语优化提供数据基础，可持续迭代改进 �平台特性与算法机制 �选题规划提示语 选题规划提示的核心在于明确内容定位与读者价值。典型的 提示语模板： 应用示例 任务目标：生成[具体领域]的选题规划 背景信息： - 账号定位：[填写定位] - 目标读者：[读者画像] - 核心诉求：[读者需求] 要求： （1）生成10个选题方向

系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 规范体系下的提示语设计需符合平台规则，避免触碰敏感 词 • 互动机制为提示语优化提供数据基础，可持续迭代改进 �平台特性与算法机制 �选题规划提示语 选题规划提示的核心在于明确内容定位与读者价值。典型的 提示语模板： 应用示例 任务目标：生成[具体领域]的选题规划 背景信息： - 账号定位：[填写定位] - 目标读者：[读者画像] - 核心诉求：[读者需求] 要求： （1）生成10个选题方向

优刻得 5/120 85 86 86 88 93 93 95 96 99 100 100 101 103 103 104 105 105 105 105 105 参数列表 告警通知 告警通知 创建告警模板 绑定资源 SSL 证书管理 证书管理 进⼊管理⻚⾯ 添加 SSL 证书 证书格式 开启 SSL 配置 关闭 SSL 配置 删除 SSL 证书 查看证书详情 安全组 安全组 查看安全组 修改安全组 数据迁移 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 85/120 告警通知 告警通知 创建告警模板 创建告警模板 进⼊ 资源监控UMon - 告警模板：https://console.ucloud.cn/umon/template 创建模板 选择 分布式NewSQL数据库 告警通知 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud

("picked a tuple: {:?}", pick(28, ("dog", 1), ("cat", 2))); } • Rust 会根据参数类型和返回值推理出 T 的类型。 • 这与 C++ 模板类似，但 Rust 会立即编译部分通用函数，因此该函数必须对所有符合约束条件的类 型都有效。例如，请尝试修改 pick 函数，如果 n == 0，则返回 even + odd。即使仅使用带有整 数的“pick”实例化，Rust using gn and ninja and a curated set of dependencies. 使用 Rust 编写代码时，您可以选择： • 借助 //build/rust/*.gni 模板（例如 rust_static_library，我们稍后会介绍）使用 gn 和 ninja。该操作会使用经过审核的 Chromium 工具链和 crate。 • 使用 cargo，但仅限于经过审核的 source_set，因 为 整 个 crate 就 是 一 个 编 译 单 元。 static_library 是最小的单元。） 学生可能会疑惑为何我们需要 gn 模板，而不使用 gn 内置的 Rust 静态库支持 进行操作。原因是此模板 支持 CXX 互操作性、各项 Rust 功能以及单元测试，我们稍后便会用到其中的一些功能。 43.1 Including unsafe Rust Code 默认情况下，禁止在

书栈(BookStack.CN) 构建 RegExp 对象提供正则表示式的功能。 正则表达式（regular expression）是一种表达文本模式（即字符 串结构）的方法，有点像字符串的模板，常常用来按照“给定模式”匹配 文本。比如，正则表达式给出一个 Email 地址的模式，然后用它来确 定一个字符串是否为 Email 地址。JavaScript 的正则表达式体系 是参照 Perl 配（有多少个 组匹配，就有多少个对应的参数）。此外，最后还可以添加两个参数， 倒数第二个参数是捕捉到的内容在整个字符串中的位置（比如从第五个 位置开始），最后一个参数是原字符串。下面是一个网页模板替换的例 RegExp 对象 - 384 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 子。 1. var prices = { 2. 'p1': '$1.99', 3. 99$5.00" 上面代码的捕捉模式中，有四个括号，所以会产生四个组匹配，在匹配 函数中用 $1 到 $4 表示。匹配函数的作用是将价格插入模板中。 字符串对象的 split 方法按照正则规则分割字符串，返回一个由分割 后的各个部分组成的数组。 1. str.split(separator, [limit]) 该方法接受两个参数，

aultWebSessionManager 来维护会话： sessionIdCookie 是 sessionManager 创建会话 Cookie 的模板： sessionIdCookie.name：设置 Cookie 名字，默认为 JSESSIONID； sessionIdCookie.domain：设置 Cookie 的域名，默认空，即当前访问的域名； 中的“;JSESSIONID=id”部分）保存 Session Id。 另外我们可以如“sessionManager. sessionIdCookie.name=sid”这种方式操作 Cookie 模板。 30 sessionIdCookie=org id="lifecycleBeanPostProcessor" class="org.apache.shiro.spring.LifecycleBeanPostProcessor"/>

0 码力 | 219 页 | 4.16 MB | 10 月前

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，但是手动修改比较繁琐而且容易出错，强烈建议使用 Helm 模板引擎生成 docker-compose.yml 文件。 使用 Docker Compose 快速构建集群 准备环境 快速部署 自定义集群 Docker Compose 部署方案 - 229 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 1. 安装 Helm Helm 可以用作模板渲染引擎，只需要下载其 binary 文件即可以使用。 滚动升级监控组件 1. $ ansible-playbook rolling_update_monitor.yml 1. 更新组件配置模板 TiDB 集群组件配置模板存储在 /home/tidb/tidb-ansible/conf 文件夹下。 | 组件 | 配置文件模板名 | | :———— | :—————: | | TiDB | tidb.yml | | TiKV | tikv.yml | | | 变更组件配置 升级组件版本 - 280 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 默认配置项是注释状态，使用默认值。如果需要修改，需取消注释，即去除 # ，修改对应参数值。配置模板 使用 yaml 格式，注意参数名及参数值之间使用 : 分隔，缩进为两个空格。 如修改 TiKV 配置中 high-concurrency 、 normal-concurrency 和

集群规模大 (数十个集群)，节点数量多 (数十万节点) • 业务线多、应用数量多、应用类型复杂 (有状态、无状态、多语言) • 基础环境复杂 • 大规模 在线、离线 混部 (运维打通) • 装机模板、OS版本、内核版本多；内核补丁、参数不同；其他如网卡中断打散 • 稳定性要求高 • 性能、宕机、夯机、抖动系统架构 • 基础监控 • 秒级、分钟级监控 • 内核性能指标采集 • 监控大盘