本文通过一个完整案例，展示如何使用 Agent Dev Dashboard + GLM-4.7 进行实际的开发工作。

将LLM融入数据科学流程不再是理论，而是可以落地的实践。利用LLM重构后的数据科学工程流程，将从一个。

提示词增强工程（PEE）框架是一个模块化的原型系统，旨在将“提示词增强工程”的理念付诸实践。它将一个复杂的任务分解为六个相互独立又协作的模块，实现了从原始提示词到结构化增强、LLM执行、评估和数据持久化的完整自动化流程。我们开发的PEE-Core框架是一个模块化的 Python 库，旨在将提示词从一个简单的文本字符串升级为可管理、可优化和可自动化的“软件资产”。它通过一个完整的工作流，将用户的原始

如果说“提示词工程”解决了“从 0 到 1”的问题，让大模型能用起来；那么“提示词增强工程”则致力于解决“从 1 到 100”的问题，让大模型能够用得更好、更稳定、更智能。它将提示词从一个简单的输入字符串，提升为一个可管理、可优化、可适应的“软件资产”，是AI应用迈向成熟和大规模商业化的必经之路。

将复杂的文本特征提取（如 TF-IDF、n-gram、情感词典）替换为简单的 LLM 嵌入生成，大大减少了人工工作量。LLM 嵌入能理解词语的上下文和语义关联，处理同义词、多义词和复杂句式，这是传统方法难以做到的。更高质量的语义特征使得即使是简单的机器学习模型也能达到更好的分类性能。新词、流行语等会自然地被 LLM 捕捉到其语义，无需频繁更新词典或规则。LLM 可以帮助我们将抽象的特征解释为人类可

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采用微信小程序云开发模式，成功实现两个小程序在共享云环境下的快速上线。该模式特别适合中小型项目快速验证，后续将持续优化大模型与云开发的深度结合方案。

在微信开发者工具中创建小程序项目，并开通云开发。在中配置云函数目录：json复制初始化云开发环境：javascript复制。

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