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（5）需求5：用户希望解决玩家在水中游泳时无法正常进行“攀爬”和“冲刺”动作的问题，以完善水上探索体验。（9）需求9：用户希望改进图形包选项（如针对高个子玩家的设置）可能引起的画面重影、模糊等渲染异常问题。（6）需求6：用户希望修复在某些特定神庙（如利用风力的神庙）中，跳跃和滑翔伞机制无法正常运作的问题。（8）需求8：用户希望增加对更多类型控制器（如PS4手柄）的陀螺仪功能支持，以兼容更广泛的输入
我是张三，资深提示工程架构师，有5年AI产品设计经验，曾主导过3款千万级用户AI产品的prompt设计。我的公众号“AI体验设计”，专注分享AI产品的UX设计技巧和prompt工程经验。欢迎关注我，一起探讨AI产品的未来！注：本文中的案例和数据均为虚构，仅供参考。实际项目中，请根据具体情况调整流程和方法。
AI 产品的迭代不是简单的 “功能优化”，而是 “模型效果与用户反馈双驱动” 的持续进化过程。其核心逻辑是：通过双指标监控体系掌握产品状态，通过多维度反馈收集找到问题根源，通过归因分析确定迭代方向，通过模型与产品双优化解决核心问题，通过小范围验证确保优化效果，最终形成 “监控 - 反馈 - 归因 - 优化 - 验证” 的螺旋上升闭环。在这个闭环中，产品经理与算法工程师的协作是贯穿始终的关键 ——
客户对大模型参数的核心要求与详细解释
随着人工智能技术的飞速发展，企业级AI Agent在提高企业运营效率、优化客户服务、增强决策能力等方面展现出巨大的潜力。本文的目的是为企业开发者和决策者提供一个从需求分析到部署的完整开发流程指南，涵盖AI Agent开发的各个环节，帮助企业顺利开展AI Agent项目。本文的范围包括对企业级AI Agent的核心概念、算法原理、数学模型的详细阐述，通过实际案例展示开发过程中的代码实现和解读，介绍A
经过这四步的PK，两款AI工具在处理复杂分析任务时的能力差异已经非常清楚了。为了让大家看得更明白，我们做了个总结表格，一目了然：总的来说，如果你需要快速、省心地做出一份既有深度数据洞察，又能直接拿去汇报的专业竞品报告，InfiniSynapse 在这次测试里确实表现出了更强的“一条龙”服务能力。我们希望能成为你最得力的数据分析小助手，把复杂的数据变成清晰、有价值的商业洞察。😎如果你也面临着复杂的
文章详细介绍了大模型从开发到实际业务场景部署的关键环节，包括业务需求分析（功能性需求与非功能性需求）、性能优化（处理速度、减少运算量）、用户感知优化（流式输出、错误处理）和稳定性保障（自动缩扩容、监控预警、容灾设计）四大方面，旨在帮助开发者实现大模型应用的高效、低成本部署和运营。
本文介绍了RPA技术在多个业务场景中的应用：生产制造环节实现数据自动采集与工单管理；研发工程环节完成BOM自动创建与维护；销售采购环节处理外贸订单与供应商资质审查；仓储物流环节自动处理进出仓订单与报关业务；财务、人事与IT运维环节替代重复性人工操作。同时提供了完整的软件开发资料清单，包含从需求分析到项目验收的全套文档模板，涵盖项目管理的各个阶段。这些技术与文档资源可帮助企业实现业务流程自动化，提升
维度轨道 A：AGENTS.md / Project Rules轨道 B：开发文档 (Specs)选择逻辑二选一 (Mutually Exclusive)多份并存 (One per feature)生命周期长期有效，极少变动短期有效，随任务迭代关注点形式 (Form)：代码风格、最佳实践内容 (Content)：业务规则、用户需求定位公司的《员工手册》具体的《任务工单》
本教程所涉及技术包括：信息搜集宝塔面板默认端口和路径管理后台弱口令绕过禁用函数waf，getshellmsf提权frp建立隧道CVE-2018-18955内核漏洞利用今天朋友突然告诉我，某转买手机被骗了1200块钱，心理一惊，果然不出所料，那我来试试吧。要来了诈骗网站地址，打开是这种：果断收集一下信息：（由于留言骗子返还朋友钱款，暂时给他留点面子，打点马赛克）查看端口，一猜就是宝塔面板搭建开着80
入职手续流程如何做到合规又高效？HR 该如何搭建标准化流程、解决常见难题？本文结合实操经验与科普知识，拆解入职手续流程的核心价值、标准化框架、常见问题 FAQ 及优化技巧，还分享了适配的工具解决方案。
提示工程（Prompt Engineering）是通过设计精准的文本指令，引导大语言模型（LLM）输出符合预期结果的技术。LLM的能力取决于“你怎么问它”——好的提示词能让AI从“模糊回答”转向“精准输出”。比如，针对客户访谈记录，坏的提示词是：“分析这段文本的需求”；而好的提示词是：“从地段、户型、预算、配套、环境、交通6个维度提取客户需求，每个需求标注重要程度（1-5分），并引用原文依据”。
摘要：团队研发的数学建模国赛智能系统采用模块化设计，将解题流程规范化。系统整合GPT-5多模态推理引擎和Claude模型，实现各环节AI模块的无缝衔接。内嵌GPT-4提供基础对话功能，支持升级至Claude进行更深入交互。该系统已应用于2024年A题"龙舟问题"的求解，可完整输出建模与求解步骤。
：把"我想要个好看的网站"变成"需要首页、产品页、蓝色主题、支持手机浏览"的详细清单。：需求分析是"做什么"，架构设计是"怎么做"。：把"造房子"分解成"钢筋水泥结构+三室两厅+WiFi全屋覆盖"的技术方案。：就像点菜前问清客人忌口和口味，把用户模糊的想法变成具体可执行的清单。：微信（PC版）、QQ、王者荣耀、Photoshop。：像工厂流水线，数据从“原料”一步步加工成“成品”。：给
本文介绍了使用Visual Studio Code和通义灵码扩展创建北京端午节旅行攻略网页的完整流程。首先指导用户下载安装VSCode和通义灵码扩展，然后详细说明如何获取高德地图API key并配置服务。重点讲解了通过通义灵码生成包含天气卡片、景点路线、H5地图等元素的旅行攻略网页（travel_tips.html）的具体步骤，包括输入需求关键词、生成代码和保存文件。最后强调了AI工具在提升工作效
AI代码生成技术在提升软件开发效率的同时，也带来了需求理解偏差和依赖兼容性等陷阱。飞算JavaAI通过智能引导和智能问答功能，帮助开发者更精准地理解需求并解决依赖冲突问题。此外，飞算JavaAI还提供代码审查和模拟运行检测功能，帮助开发者识别和修正错误代码。开发者应细化需求指令，并持续优化和迭代生成的代码，以充分利用AI代码生成技术的优势，提升开发效率和代码质量。
智慧医疗技术方案，智慧园区管理平台建设方案，智慧政务大数据整体技术解决方案，SRM系统解决方案，固定资产管理系统建设方案，工单管理系统建设方案，大数据管理平台技术方案，GIS地理信息服务平台建设方案，设备管理系统建设方案，远程抄表管理方案，BIM建模建设方案，数字孪生物联网云平台建设方案，仓储管理建设方案，智慧园区整体解决方案 ，智慧工地整体解决方案等等。
SAP EWM的前身是SAP的仓库管理（WM）组件，它是SAP ERP系统的一部分，主要负责处理库存管理和基本的仓库操作。随着企业对仓库管理需求的增长，SAP WM逐渐无法满足市场对于更高级、更灵活的仓库管理解决方案的需求。仓库工单,可分配给作业人员,仓管员可通过仓库订单获取到对应的拣货任务仓库订单单创建规则WOCR仓库订单单创建规则,定义各种类别的仓库任务如何组成仓库工单。SAP EWM（扩展仓
做产品经理久了就会发现，我们大部分工作都在和需求打交道。
信创云规划设计建设方案，新型智慧城市解决方案，医疗信息化中台技术架构方案，智慧消防建设规划方案，智慧校园技术方案，智慧医疗技术方案，智慧园区管理平台建设方案，智慧政务大数据整体技术解决方案，SRM系统解决方案，固定资产管理系统建设方案，工单管理系统建设方案，大数据管理平台技术方案，GIS地理信息服务平台建设方案，设备管理系统建设方案，远程抄表管理方案，BIM建模建设方案，数字孪生物联网云平台建设方
本文介绍了大模型在数据迟滞和缺失上的局限性，提出通过向量数据库构建本地知识库作为解决方案。文章详细阐述了RAG（检索增强生成）技术的三个阶段：检索阶段通过向量相似度匹配查找相关信息；增强阶段将知识库信息整合到提示词中；生成阶段由大模型输出最终结果。此外，提供了完整的代码示例，包括生成本地知识库和实现RAG服务的具体步骤，展示了如何利用向量数据库chromadb存储和检索文本向量，从而增强大模型的专
本文介绍了高效提示词设计的五大核心结构模式：1. 通用公式（角色+任务+上下文+指令+约束+输出格式）提供一个系统化框架，适用于大多数场景；2. CRISPE框架（能力角色、背景洞察、任务陈述、个性风格、实验迭代）特别适合创意性工作；3. COSTAR结构（背景、目标、风格、语气、受众、响应格式）专注于沟通类任务；4. 思维链(CoT)模式通过分步推理解决复杂问题；5. 六大基本原则（清晰明确、提
本方案优势：LLM精排 + 传统召回融合，兼顾准确性、多样性、可解释性。第一阶段：搭建基础推荐链路（召回+精排） + AIGC内容生成。计算资源优化：采用模型量化（FP16） + 缓存热点商品特征。传统电商平台：依赖协同过滤导致"信息茧房"，推荐多样性不足。平台管理矛盾：推荐算法黑盒化导致运营策略调整困难，缺乏可解释性和可控性。顾客需求矛盾：海量商品与个性化需求不匹配，用户难以快速找到目标商品。商
本文深入介绍如何利用DeepSeek构建高效的工单问题分类体系，从传统分类方法的局限性分析到AI驱动的三层分类框架设计，再到实用提示词模板和批量处理技巧，帮助产品经理将工单处理效率提升60%以上，实现从海量用户反馈中快速提炼产品优化洞察。#产品经理必备 #AI工作流 #效率提升 #DeepSeek应用 #工单分析 #提示词技巧 #智能分类 #数据洞察
摘要：DeepSeek正在革新传统产品需求调研模式，解决调研周期长（2-3周）、样本有限（20-50人）和主观偏见等痛点。通过APSE框架可快速生成上百个用户场景，实现多维度分析，其竞品研究、用户画像生成等功能显著提升效率。某电商案例显示，使用DeepSeek后调研时间从3周缩短至2天，场景覆盖率从70%提升至95%，转化率提高40%。最佳实践包括充分背景描述、分步迭代优化等，同时需注意AI幻觉问
从CRM系统导出过去1-2年或3-5年内所有客户的交易明细记录。确定分析周期（如最近一年），并明确R、F、M的定义（如R=最近一次消费距今天数，F=周期内到店次数，M=周期内累计消费金额）。
通过整合深圳的科技资源与汕头的产业基础，双方推出“濠江珍好”区域公共品牌，将传统包装业与新材料、智能智造结合，开发出宠物家居、纸艺家居等新品类，并通过丹选月饼礼盒等创新产品实现市场突破。平台支持虚拟展厅、在线发布会等场景，用户可通过数字人漫游、互动，实现商品展示、在线报货等功能，同时集成数据管理与分析能力，为品牌商、零售商提供高效协作平台。双方利用龙江交投的跨境物流能力与河北交投的“冀交万里行”电
文章摘要：本文系统介绍了深度学习中的张量概念及其在PyTorch和TensorFlow框架中的实现差异。首先阐述了张量作为多维数组的核心特性（形状、数据类型、设备等），并通过实例说明其在大模型中的应用场景。其次详细对比了两大框架的张量操作特性：PyTorch强调动态图和灵活调试，TensorFlow侧重生产部署和静态图优化。最后提出了大模型开发中的最佳实践建议，包括形状管理、混合精度训练和设备协调
SPSS 之所以在宏观经济分析中备受青睐，源于其具备诸多显著优势。它拥有丰富多样的统计分析方法，涵盖描述性统计、相关性分析、回归分析、因子分析、聚类分析等多个方面，能够满足宏观经济分析中不同类型的数据处理和分析需求。无论是对宏观经济数据的基本特征进行描述，还是深入探究各经济变量之间的内在关系，亦或是挖掘数据背后隐藏的潜在规律，SPSS 都能提供相应的分析方法和工具。
【摘要】文章探讨了数字化时代产品需求挖掘与用户洞察的方法革新。传统需求调研方式面临样本量小、反馈滞后等痛点，尤其在面对Z世代碎片化、言行不一的复杂需求时更显乏力。提出"数据+AI双引擎"解决方案：通过AI需求雷达模型分析用户行为数据，运用反常识洞察法识别言行差异。在用户理解层面，构建"情绪颗粒度四象限"模型替代静态标签，结合Hotjar等工具捕捉动态行为。产
有偿求助：将DeepSeek、ChatGPT等生成式Ai与Comsol、CST或FDTD等软件接口连起来，实现联合仿真功能。
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