大模型已从单纯对话工具发展为可编程的认知操作系统。现代AI系统包含代码生成、提示函数、函数调用、记忆机制、上下文缓存、训练体系和知识增强等核心组件。代码生成通过结构化逻辑实现自然语言到可执行代码的转换；函数调用使模型能操作外部工具；记忆系统实现跨会话信息存储；训练体系通过微调优化模型能力；RAG技术则提供实时知识补充。这些组件协同工作，使AI系统具备持续进化、执行复杂任务和个性化交互的能力，标志着

AI开发范式演进：从提示工程到系统编排 AI开发经历了从Prompt Engineering（提示工程）到Context Engineering（上下文工程），再到Harness Engineering（系统编排工程）的跃迁。 Prompt Engineering：通过优化输入指令控制模型输出，但存在不稳定、不可复用等局限。 Context Engineering：构建完整的输入系统（如RAG、记

文章摘要： Prompt Engineering已从简单的提示词优化发展为系统性技术体系，涵盖六大核心技术： APE（自动提示工程）：模型自动生成并筛选最优Prompt，实现高效优化。 Active-Prompt：通过主动学习优化关键数据，提升Few-shot效果。 DSP（方向性刺激提示）：约束模型输出格式，增强可控性。 PAL（程序辅助语言模型）：生成代码执行计算，解决复杂推理问题。 ReAc

摘要：RAG（检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的架构，通过引入外部知识库解决大语言模型的知识过时、幻觉等问题。其核心流程包括问题向量化、数据库检索、Prompt构建和生成输出。RAG涉及多个工程体系，如提示工程、上下文工程和检索工程等。关键技术包括文本切分、向量化、检索优化等。相比微调，RAG具有实时性强、成本低等优势，但也存在检索质量依赖、上下文限制等不足。RAG特别适合企业知识库

AI开发范式演进：从提示工程到系统编排 AI开发经历了从Prompt Engineering（提示工程）到Context Engineering（上下文工程），再到Harness Engineering（系统编排工程）的跃迁。 Prompt Engineering：通过优化输入指令控制模型输出，但存在不稳定、不可复用等局限。 Context Engineering：构建完整的输入系统（如RAG、记

《Prompt Engineering进阶指南：从链式思考到系统化设计》深入探讨了大模型时代的Prompt工程技术演进。文章系统分析了七大核心技术：链式思考(CoT)通过分步推理提升准确性；自我一致性采用多路径投票机制；生成知识提示补充上下文；Prompt链实现任务分解；思维树(ToT)探索多解决方案；RAG整合外部知识库；ART实现工具调用。作者强调现代Prompt工程已从单纯提示词编写发展为系

在现代大模型（LLM, Large Language Model）体系中，“Skill（技能）”并不是一个官方标准化术语，但在工程实践与研究语境中，它通常指：可以从三个层面理解 Skill：Skill 本质上是模型能力的结构化表达。例如：文本摘要代码生成SQL 推理多轮对话工具调用这些能力如果直接存在于模型参数中，是“隐式能力”；当被抽离、封装后，就变成“显式 Skill”。Skill 往往具备模

*Zero-Shot Prompting（零样本提示）**是一种无需提供任何示例，仅通过自然语言描述任务，就让大模型完成任务的提示技术。简单理解就是：👉“直接说需求，不给例子”例如：请将以下句子翻译成英文：今天天气很好模型依靠自身预训练知识直接完成任务。请[明确任务]，并按照以下要求输出：1. 输出格式：[指定格式]2. 约束条件：[字数 / 风格 / 结构]3. 输入内容：[具体数据]用最少的