在讲框架前，先明确边界：提示设计用户访谈不是“替代”普通用户访谈，而是“补充”——它聚焦于提示设计的关键维度普通用户访谈关注提示设计用户访谈关注用户的业务目标是什么？用户希望提示帮AI实现什么具体任务目标？用户的痛点是什么？痛点对应的提示缺陷是什么？（比如“答非所问”是因为提示没明确输入上下文）用户需要什么功能？用户需要提示包含哪些约束/规则/格式？简单来说：普通访谈是“挖用户要解决的问题”，提示

拉尔夫·旺格是投资领域的知名人物，他的全天候投资组合理论具有重要的实践意义。本文的目的是全面解析这一理论，帮助投资者深入理解其原理和应用方法。范围涵盖该理论的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用案例等方面，为投资者提供系统的知识体系和实践指导。本文首先介绍拉尔夫·旺格全天候投资组合理论的背景，包括目的、预期读者和文档结构。接着阐述核心概念及其联系，通过文本示意图和 Mermaid 流程图进行直观

数据碎片化：学生的学习数据分散在教务系统、在线课程平台、作业系统中，缺乏统一的整合与分析。算法适用性：通用的AI算法（如推荐系统）无法直接应用于教育场景（比如“推荐习题”需要考虑学生的知识漏洞，而不是单纯的“兴趣”）。用户体验割裂：教师端与学生端的功能脱节（比如教师不知道学生在课后用了哪些资源，学生看不到教师的个性化指导）。伦理与隐私：学生的学习数据（如错题记录、学习行为）涉及敏感信息，如何保证数

参考文献《CMMI® for Development, Version 1.3》（软件能力成熟度模型集成）；《数据管理成熟度模型（DMM）》（国际数据管理协会）；《能源行业AI应用白皮书》（中国能源研究会）；《火电厂节能技术导则》（GB/T 13462-2019）。作者简介我是林浩，某能源集团AI应用架构师，拥有10年IT行业经验，其中3年专注于能源行业AI节能落地。我主导过10个AI节能项目，覆

在软件开发过程中，需求分析是至关重要的环节。准确的需求分析能够确保软件项目满足用户的期望，减少后期的变更和返工，提高项目的成功率。传统的需求分析方法往往依赖于人工沟通和经验，效率较低且容易出现理解偏差。随着AI技术的发展，利用AI进行智能需求分析成为了可能。本文的目的在于探讨程序员如何借助AI技术来优化需求分析过程，提高需求分析的准确性和效率。范围涵盖了AI在需求分析中的核心概念、算法原理、实际应

本文的目的是帮助读者全面了解AI对职业的影响，并提供切实可行的应对策略。范围涵盖了AI在不同行业的应用现状、可能带来的职业挑战，以及个人和组织在应对这些挑战时可以采取的措施。通过深入分析和实际案例，为读者提供具有针对性的建议和指导，以帮助他们在AI时代保持竞争力，实现职业的可持续发展。本文共分为十个部分。第一部分是背景介绍，阐述了文章的目的、范围、预期读者和文档结构概述，并对相关术语进行了解释。

社会科学研究中，定性推理是一种重要的研究方法，它通过对社会现象的描述、分类、解释和理解来揭示社会规律。随着人工智能技术的发展，大模型在自然语言处理等领域取得了显著的成果。本研究的目的在于分析大模型在社会科学定性推理中的表现，探讨其优势与不足，为社会科学研究提供新的思路和方法。研究范围涵盖了常见的大模型，如 GPT 系列、BERT 等，以及社会科学中的多个领域，如社会学、政治学、经济学等。本文将按照

生成式AI（如ChatGPT、MidJourney）的能力边界，很大程度上取决于“人类如何提问”。Prompt优化的目的，就是将模糊的人类需求（“写一篇关于环保的儿童故事”）转化为精准的AI指令（“用300字写一个6岁孩子能听懂的故事，主角是一只捡塑料瓶的小松鼠，结尾要有‘小事变大事’的道理”），从而让AI输出更符合预期的结果。用深度学习技术解决Prompt优化的“效率瓶颈”——即如何让工具自动学

业务场景：明确“在哪里用AI”（比如电商的“购物车页面”“首页推荐”）；业务问题：明确“要解决什么具体问题”（比如“购物车弃购率高”“首页点击率低”）；价值指标：明确“成功的标准”（比如“弃购率降低10%”“点击率提升15%”）；资源依赖：明确“需要哪些部门配合”（比如“用户行为数据→数据部”“意图标注→业务部”）。目标：把业务需求转化为AI能解决的“技术需求”。参与角色：产品经理、业务专家、AI

在大模型、多模态感知与知识图谱等技术的催化下，AI驱动创新管理平台正从“流程自动化工具”进化为“创新价值的核心引擎”。2025年，这一变革将深度渗透制造业、医疗健康、金融服务、零售消费品与能源可持续五大行业，解决传统创新中的“需求错位、效率低下、合规冲突、落地困难”等痛点。本文通过第一性原理拆解创新的本质（生产要素的新组合），结合五大行业的标杆案例（如西门子Xcelerator、Benevolen