设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 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 + 格式 元素 长度元素 + 风格元素 通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 的有效性和连贯性。这些原则为提示语链的构 建提供了清晰的指导，帮助系统地组织和引导任务的分解与处理，以下是设计提示语链时应该考虑的关键原 则： 确保提示语之间存在清晰的逻辑关系，避免跳跃性太 强。每个提示语应该自然地引导到下一个提示语，形 成一个连贯的思维链条。这个过程可以将提示语链设 计成模块化的结构，使其易于调整和重用，提高提示 语链的灵活性和效率。 模块化提示语链设计 提示语链的设计模型

拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 就将读写都放在 M1 上面， M2 只是作为 standby 。 比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 只做

定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 o3mini 暂不支持附件上传，响应速度 快，能够快速读取粘贴数据， 输出结果格式工整、简洁。 DeepSeek R1 能够详细全面地提取文件中的 数据，并整理成可视化数据表 格，逻辑性强、指标清晰。 所上传的“2025春运数据（1月14-2月8日）.txt”包含了从2025年1月14日至2025年2月8日每天各种交通方式的春运客运 量信息，请从中读取每一天的信息，并整理成一张表格，要求包括以下几项信息：1 k1.5 能够快速读取文件数据，并 整理成可视化数据表格，但 填入数据有所缺失。  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务，生成的表格逻辑性强、数据指标清晰，Claude 3.5 sonnet一 次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。  Open AI o3mini能够更加高效地完成数据提取任务，输出表格准确，但暂不支持附件上传，文件读取依靠粘贴稍显不便；Kimi

Python 附录 获取 2 1.9.1 1.9.2 1.9.3 help语法 ⽂档 参考资料 获取 3 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg 最新版本： v1.0 更新时间： 20210914 简介 介绍⾳视频处理⼯具FFmpeg有哪些强⼤的功能。先对ffmpeg进⾏概览， 包括可以⽤来⼲什么，与之相关的ffprobe、ffplay、ffserver等⼯具；再介 crifan/media_process_ffmpeg: 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg 如何使⽤此Gitbook源码去⽣成发布为电⼦书 详⻅：crifan/gitbook_template: demo how to use crifan gitbook template and demo 在线浏览 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg book.crifan.com 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg crifan crifan.github.io 离线下载阅读 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg PDF 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg ePub 获取 4 强⼤的⾳视频处理⼯具：FFmpeg Mobi 版权说明 此电⼦书教程的全部内容，如⽆特别说明，均为本⼈原创和整理。其中部 分内容参考⾃⽹络，均已备注了出处。如有发现侵犯您版权，请通过邮箱 联系我 admin 艾特 crifan.com

Windows 使用libwebrtc.dll + C++ 实际开发中会遇到的困难 • 下载和编译Google WebRTC框架（防火墙，编译环境） • 原生SDK开发(每平台人力投入) • UI 的一致性，更新迭代（类似SDK需按平台维护） • 性能问题(全部使用html5) 客户端是否有 更好的选择？ 为何选择 Flutter • 同样是 Google 发起的跨全平台高性能UI框架 • 基于 iOS/Android/Web/Windows/Linux/macOS/Embedded 使用flutter 开发app意味着什么？ • 无需为每个平台独立维护代码 • 一次编码，多平台运行,效率最大化 • 多平台一致性体验 • 强大的社区资源 Flutter-WebRTC 插件 Flutter-WebRTC 支持那些平台 实现一对一视频通话服务 (基于 Go 开发) 源码: https://github

IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper Apache BookKeeper： 企业级流存储层 分布式⽇志/流存储 • 低延时、⾼吞吐、持久化 • 强⼀致 (repeatable read consistency) • ⾼可⽤ • 单节点可以存储很多⽇志 • I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 ⾼性能、强⼀致性、读写隔离、灵活SLA • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative

Lvs+keepalived 作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs 提供负载均衡， keepalived 作为故障转移，提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求。本方案实现的功能是当网络有问题、 mysql 有问题、服务器宕机、keepalived Lvs+keepalived 作为目前比较流行的高可用解决方案，lvs 提供负载均衡， keepalived 作为故障转移，提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性，一般都是采用单点写入，本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求，读负载均衡通过 lvs 实现，读能自由 的实现负载均衡和故障切换。本方案实现的功能是当网络有问题、mysql

broker 有任务定时推送 1. 接收数据向 RouteInfoManager 注册。 Broker 初始化加载本地配置，配置信息是以 json 格式存储在本地， rocketmq 强依赖 fastjson 作转换， RocketMq 通过 ConfigMananger 来管理配置加载以及持久化 1. 加载 topic 配置${user.home}/store/config/topics 第五章 Remoting 通信层： Rocketmq 的通信层是基于通信框架 netty 4.0.21.Final 之上做了简单的协议封装，是强依赖。 一： NettyRemotingAbstract Server 与 Client 公用抽象类 ResponseFuture 模式: invokeSyncImpl

如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自劢切换为主避免，丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用。（依赖同步双写，主备自劢切换，自劢切换功能目前迓未实现） 目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消息，其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序，推 荐使用普通的顺序消息。  Message Queue 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 服务发现（Name Server） Name Server 是与为 RocketMQ 设计的轻量级名称服务，代码小亍 1000 行，具有简单、可集群横吐扩展、无状 态等特点。将要支持的主备自劢切换功能会强依赖 Name Server。 11 客户端使用挃南 11.1 客户端如何寻址 RocketMQ 有多种配置方式可以令客户端找到 Name Server, 然后通过 Name Server

Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 强⼀致性 与HDFS 和 S3 API兼容 可在存储密集型设备中部署进⽽极⼤的减少设备开⽀ Apache Ozone – 数据存储的路径设计 Ozone的存储路径为 volumes, buckets