果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） �基于SPECTRA模型的提示语链设技巧： 1. 分割提示：“将[总任务描述]分解为3—5个主要组成部分，确保每个 部分都是相对独立但与整体目标相关的。” 2. 优先级提示： “对上述分解的任务进行优先级排序，考虑它们对总 体目标的重要性和逻辑顺序。” 3. 细化提示：“选择优先级最高的子任务，将其进一步细化为2—3个具 体的行动项或小目标。” 4. 连接提示：“分析各个子任务之间的关系，确定它们如何相互支持和

规范中描述的优兇级是挃在一个消息队列中，每条消息都有丌同的优兇级，一般用整数来描述，优兇级高的消 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优兇级，但是可以通过发通的方式实现类似功能，即单独配置一个优兇级高的队列，和一个普通优兇级 定时消息是挃消息収到 Broker 后，丌能立刻被 Consumer 消费，要到特定的时间点戒者等待特定的时间后才能 被消费。 如果要支持任意的时间精度，在 Broker 局面，必须要做消息排序，如果再涉及到持丽化，那举消息排序要丌 可避免的产生巨大性能开销。 RocketMQ 支持定时消息，但是丌支持任意时间精度，支持特定的 level，例如定时 5s，10s，1m 等。 4.15 消息重试

网页浏览器，在书签菜单中单击将此页加为书签。 图 III.14 将 此 页 加 为 书 签 2. 弹出书签对话框。选择保存新书签的位置，给它添加标签。 3. 然后单击完成来保存书签。 要给书签排序或创建新文件夹，在书签菜单中选择管理书签打开我的足迹对话框。 图 III.15 管 理 书 签 72 使用 Feed 阅读器 目录 Lucid Lynx 图 III.16 我 的 足 迹 III 在重设完图片的尺寸后，您需要将图片放到文档中的合适位置。要调整和对齐图 片，可以使用框架工具栏中的工具。这个工具栏会在您首次选中一幅图片的时候出 现在标准工具栏的下方。另一种办法是，您可以右键单击图片，然后在快捷菜单中 选择例如排序，对齐或者锁定等选项。 140 使用 OpenOffice.org 文字处理 目录 Lucid Lynx 图 IV.18 放 置 插 入 的 图 片 5. 在选定了合适的图片选项后，您也许会看到类似于下面这张截图的情形。 提供了一种方法，可以在不影响对象层次的情况下 对对象进行排序。 1. 在绘图区域中，右键单击需要重新排序的对象，指向排序，从排序菜单中选择适当 的选项。 使用 OpenOffice 应用程序 197 Ubuntu 桌面培训 目录 图 IV.77 重 新 排 列 对 象 2. 如果您选择了置于底层选项，结果如下图所示。 图 IV.78 将对象置于底层 教员注记： 如果时间允许，让学生们探索排序菜单的其他选项，解释每个选项的适用环境。尤

不打开 ） 128M 查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一 倍一倍增加，本选项比较重要 sort_buffer_size 512K 128M 每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可 以设置为 2M 以上，推荐是 16M ，该选项对 排序 order by ， group by 起作用 record_buffer 128K 64M 每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每 张表分配这个大小的一个缓冲区，可以设置

、质量评估或产品验证的最终依据。 文本数据集成 1、分别阅读约7000token和15000token的文 本内容，测试模型对中、长文本处理效果 2、整理集成可视化的数据表格 3、按照日期规范排序 任务 Open AI o3mini 一般文本（7000token）： 能够高效提取文本中的数据， 并整理成可视化数据表格， 格式工整、简洁，数据准确 但数据维度有所缺失。 长文本（15000token）： 层层递进。语言中多使用中 性描述，客观呈现研究进展 与问题 语言逻辑严谨，条理清晰，各部分 之间逻辑关系明确。在历史背景和 当前趋势部分，按照时间顺序和技 术创新进行分类，逻辑性强 内容结构 通过逻辑排序、层次化分段 和观点与事实的清晰区分， 确保生成的内容符合学术写 作标准。内容结构完整，包 括研究现状、简要评述和主 要参考文献等板块。同时， 研究现状部分围绕研究主题 进一步细分为多个研究层次，

msgTreeMap 重新消费 commit: 将临时表 msgTreeMapTemp 数据清空，代表消费完成，放回最大偏移 值 (3) 这里是个 TreeMap，对 key 即消息的 offset 进行排序，这个样可以使得消息进 行顺序消费 三： 长轮询 Rocketmq 的消息是由 consumer 端主动到 broker 拉取的