主模板（main_template.j2）：你是一名多语言客服助手，请处理用户的订单查询：1. 确认订单ID：{{order_id}}；2. 用{{language}}说明订单状态（比如“已发货”“未支付”）；3. 提供下一步操作建议（例如：“如果您需要修改地址，请点击此处：{{link}}”）；4. 用{{language}}的礼貌用语结尾。中文子模板（chinese_template.j2）：

包容性提示不是“政治正确的话术游戏”，而是对“用户需求多样性”的系统回应。通过结构化的指令、多元的上下文与动态的参数设计，引导大模型输出考虑“用户身份差异、情境特殊性、文化语境”的结果，避免刻板印象、偏见或遗漏边缘群体需求。举个反例：当用户问“如何给孩子选绘本？”，如果Prompt写“推荐适合3-6岁孩子的绘本”，模型可能默认“所有孩子都喜欢卡通风格”——但实际上，自闭症儿童可能需要“低刺激画面”

包容性提示不是“政治正确的话术游戏”，而是对“用户需求多样性”的系统回应。通过结构化的指令、多元的上下文与动态的参数设计，引导大模型输出考虑“用户身份差异、情境特殊性、文化语境”的结果，避免刻板印象、偏见或遗漏边缘群体需求。举个反例：当用户问“如何给孩子选绘本？”，如果Prompt写“推荐适合3-6岁孩子的绘本”，模型可能默认“所有孩子都喜欢卡通风格”——但实际上，自闭症儿童可能需要“低刺激画面”

在当今的AI原生应用开发中，微服务架构越来越受欢迎。微服务之间的通信方式对于整个应用的性能、可维护性等方面有着至关重要的影响。本文的目的就是详细对比REST和gRPC这两种常见的微服务通信方式，让开发者了解它们的优缺点，从而在实际开发中做出更合适的选择。范围涵盖了这两种通信方式的核心概念、原理、代码实现以及实际应用场景等方面。本文首先会介绍一些相关的术语，然后通过有趣的故事引入REST和gRPC的

你有没有过这样的经历？让AI写一篇“关于环保的文章”，结果它写了800字的“地球简史”；让AI生成“Python计算斐波那契数列的函数”，结果它返回了一个递归深度超限的错误代码；让AI做“客服回复”，结果它用“根据相关法律法规”把用户怼得哑口无言。不是AI不够聪明，而是你没学会“精准地和AI说话”。

你有没有过这样的经历？让AI写一篇“关于环保的文章”，结果它写了800字的“地球简史”；让AI生成“Python计算斐波那契数列的函数”，结果它返回了一个递归深度超限的错误代码；让AI做“客服回复”，结果它用“根据相关法律法规”把用户怼得哑口无言。不是AI不够聪明，而是你没学会“精准地和AI说话”。

在大模型（LLM）广泛应用的今天，提示词（Prompt）已成为连接人类需求与模型能力的核心桥梁。然而，多数团队的提示生成仍依赖“经验驱动”：开发者凭个人直觉设计提示，缺乏统一流程；团队协作时版本混乱，效果难以复现；面对复杂需求（如多轮对话、跨模态任务），常因提示设计不当导致模型输出不符合预期。这些问题直接影响大模型应用的效率、稳定性与规模化能力。需明确大模型的能力限制上下文长度：如GPT-4的8k

在大模型（LLM）广泛应用的今天，提示词（Prompt）已成为连接人类需求与模型能力的核心桥梁。然而，多数团队的提示生成仍依赖“经验驱动”：开发者凭个人直觉设计提示，缺乏统一流程；团队协作时版本混乱，效果难以复现；面对复杂需求（如多轮对话、跨模态任务），常因提示设计不当导致模型输出不符合预期。这些问题直接影响大模型应用的效率、稳定性与规模化能力。需明确大模型的能力限制上下文长度：如GPT-4的8k

术语定义提示资产所有用于驱动AI模型的文本指令（如客服提示、代码生成提示），包括模板、变量、约束条件提示版本提示资产的某一状态快照，通过版本标识（如v1.0.0）唯一识别版本基线经过验证的稳定版本（如生产基线v1.0.0），是后续变更的基础变更控制对提示版本变更的全流程管理（请求→评估→实施→验证→发布）变更日志记录每一次变更的详细信息（谁改的、改了什么、什么时候改的、为什么改）发布后1周内变更是

术语定义提示资产所有用于驱动AI模型的文本指令（如客服提示、代码生成提示），包括模板、变量、约束条件提示版本提示资产的某一状态快照，通过版本标识（如v1.0.0）唯一识别版本基线经过验证的稳定版本（如生产基线v1.0.0），是后续变更的基础变更控制对提示版本变更的全流程管理（请求→评估→实施→验证→发布）变更日志记录每一次变更的详细信息（谁改的、改了什么、什么时候改的、为什么改）发布后1周内变更是