本文介绍了 Agent Skills 的设计理念及其在 Spring AI 中的实现方式。Skills 通过 SKILL.md、Reference、Script、Asset 等组件，将 Prompt、工具调用和执行流程封装为可复用的能力模块，并采用元数据发现、指令加载、参考文档按需读取、脚本执行四阶段渐进式加载机制，在降低 Token 消耗的同时提升 Agent 的工程化能力。文中还展示了 Spr

大语言模型（LLM）是在海量数据上训练的大规模人工智能模型，能够理解和生成自然语言，典型代表包括 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、通义千问等。其核心基础是 Transformer 架构，通过自注意力机制捕获长距离语义关系，实现高效并行计算和上下文理解。随着模型参数和数据规模增长，LLM 展现出上下文学习、指令遵循和逐步推理等涌现能力。大模型广泛应用于文本生成、知识问答、代码开

本文分析了 nof1.ai 推出的 Alpha Arena——一个让 GPT、Claude、Gemini、Qwen 等大模型使用真实资金进行加密货币交易的竞技场。系统通过统一 Prompt、统一市场数据和统一动作空间（做多、做空、持有、平仓），评测模型在真实市场中的决策能力。文章详细拆解了其 Prompt 设计，包括角色设定、风险控制、JSON 结构化输出、时间序列处理、技术指标解释、Sharpe

本文分析了 nof1.ai 推出的 Alpha Arena——一个让 GPT、Claude、Gemini、Qwen 等大模型使用真实资金进行加密货币交易的竞技场。系统通过统一 Prompt、统一市场数据和统一动作空间（做多、做空、持有、平仓），评测模型在真实市场中的决策能力。文章详细拆解了其 Prompt 设计，包括角色设定、风险控制、JSON 结构化输出、时间序列处理、技术指标解释、Sharpe

Prompt工程的核心是通过设计高质量提示词，引导大模型稳定输出符合预期的结果。评测体系主要分为人工评测和自动评测两类：人工评测关注相关性、准确性、逻辑性、流畅性、创造性、完整性和安全性等维度，通过绝对评分和相对排名持续优化提示词；自动评测则利用Precision、Recall、F1以及BLEU、ROUGE、METEOR、BERTScore等指标实现规模化质量验证。高质量Prompt设计应具备明确

Prompt 高阶优化主要包含七个核心知识点：思维链（Chain of Thought）通过要求模型分步骤推理后再给出答案，提高数学计算、逻辑分析和复杂问题求解的准确性；自我一致性（Self-Consistency）在思维链基础上生成多条独立推理路径，通过投票选择最一致的结果，减少单一路径带来的误差；思维树（Tree of Thought）将复杂问题拆解为多个阶段，每个阶段探索多种方案并进行评估筛

本文系统介绍了 Prompt（提示词）的概念、设计原则与实践技巧。Prompt 是用户向大模型输入的指令、需求和上下文，其质量直接影响模型输出效果。文章提出两大原则：一是编写清晰具体的指令，为模型提供充分上下文；二是给予模型足够思考空间，提高回答准确性。随后介绍了 Prompt 的核心组成，包括 System、User、Assistant 三种角色，以及明确角色设定、任务描述、结构化编写、提供示例

本文以 GitHub 开源项目为例，介绍 Git 在实际开发中的基础使用流程。内容包括：- 克隆远程仓库- 创建开发分支- 关联自己的远程仓库- 提交与推送代码- 分支合并- 团队协作开发流程- Git 核心原理同时结合流程图与结构图，帮助理解 Git 中工作区、暂存区、分支、merge 等核心概念。适合 Git 初学者以及刚接触团队协作开发的开发者阅读。