本文介绍了AI生成应用部署的四种方式：1）基于Node.js的Server工具；2）SpringBoot接口实现静态服务；3）Nginx高性能映射；4）COS对象存储。重点讲解了SpringBoot+Nginx组合方案，详细说明了Nginx配置修改、静态资源处理、部署接口开发等实现步骤。其中部署接口包含参数校验、权限验证、deployKey生成、文件复制等功能，最终返回可访问URL。该方案兼顾开发

强烈建议了解学习，本文介绍了大模型提示词(Prompt)的进阶优化技巧，包括7种核心方法：思维链提示、少样本学习、分步骤指导、自我评估修正、知识检索引用、多视角分析和多模态思维。这些方法能显著提升AI输出的质量和准确性。文章还分享了提示词调试技巧，强调明确指令、格式规范和示例展示的重要性，并解释了token概念及其成本优化策略，如精简提示词、结构化表达等。这些技巧适用于日常AI交互和大模型应用开发

本文介绍了大模型处理文本的基本单位Token及其优化技巧，详细阐述了提示词（Prompt）的分类和基础写法，包括明确任务角色、提供详细示例、结构化格式等核心技巧。同时分享了7个进阶提示技巧，如思维链提示、少样本学习、多视角分析等，并介绍了Prompt模板（PromptTemplate）的动态变量替换功能及其在复杂场景中的应用。最后强调了提示词优化是一个持续迭代的过程，建议参考官方指南和现成提示词库

本文介绍了提示词的分类和写好prompt基础技巧。提示词主要分为三类：按角色（用户/系统/助手）、按功能（指令/对话/创意/角色扮演/少样本学习）和按复杂度（简单/复合/链式/模板）。基础写作技巧包括：1）明确任务和角色；2）提供详细说明和示例；3）使用结构化格式；4）指定输出格式要求。通过清晰定义AI角色、任务目标，提供具体样例和结构化模板，可以有效引导AI输出符合预期的结果。这些方法能减少模糊