ControlNet 是 Stable Diffusion 的扩展插件，通过输入额外控制条件（如线稿、深度图、人体姿态等），实现图像生成的精确控制。：加入风格关键词如“anime coloring, vibrant colors”，配合负面提示“blurry, low detail”。：上传线稿图至 WebUI，选择 ControlNet 的“Canny”或“Lineart”模型。：勾选“Enab

对于设计系统中的标准化组件（如按钮、输入框），ClaudeCode 可以直接调用已有的代码库而非重新生成。ClaudeCode 会压缩生成的 CSS 和 JavaScript，合并重复样式，并使用现代化的前端优化技术（如 CSS 变量、动态导入）来提升页面加载速度。如果项目使用设计系统，ClaudeCode 会验证生成的代码是否符合设计规范，如颜色使用、间距规则和排版比例。当设计师更新设计时，相关

Agentic AI 与提示工程的融合，正重塑NLP知识问答。它不只提升性能，更赋予系统“人性化”智能——自主思考、适应性强。通过本指南的实践步骤，您可快速构建原型并迭代优化。未来，随着多代理协作和实时学习的发展，这一范式将开启更广阔的应用场景，从教育到医疗，让AI真正成为知识伙伴。开始您的实验吧，每一步提示设计都可能解锁新可能！

检索增强生成（RAG）系统通过结合检索模块与生成模型，显著提升信息生成的准确性和相关性。Kilocode作为检索框架与GLM4.6生成模型的集成，其核心在于。对比不同参数组合的效果，重点关注检索精度（Precision@K）和生成内容ROUGE分数。

本地部署微软 GraphRAG 2.0.0 结合 Ollama 构建知识图谱，需要准备以下环境：64 位操作系统（Windows/Linux/macOS）、Docker 20.10+、NVIDIA 驱动（GPU 加速时需 CUDA 12.0+）。Ollama 作为轻量级容器管理工具，可简化依赖项配置过程。从微软官方仓库下载 GraphRAG 2.0.0 镜像包时，注意选择匹配操作系统架构的版本。挂

通过上述方法可实现分钟级故障发现与90%以上自动处置率，具体阈值需根据实际业务负载调整。建议每周进行监控有效性复盘，持续优化告警规则。需要通过多维度监控和智能告警机制实现。

指当。

注：实际成本需根据本地化部署规模、电力政策等调整。昇腾 NPU 在国产化替代场景中具备政策补贴优势。

ControlNet 是 Stable Diffusion 的扩展插件，通过输入额外控制条件（如线稿、深度图、人体姿态等），实现图像生成的精确控制。：加入风格关键词如“anime coloring, vibrant colors”，配合负面提示“blurry, low detail”。：上传线稿图至 WebUI，选择 ControlNet 的“Canny”或“Lineart”模型。：勾选“Enab

确保 Mac 系统版本为 macOS 10.13 或更高版本，并安装最新版 Python（推荐 3.8 以上）。进入交互界面，输入测试文本观察生成结果。通过对比微调前后的输出差异，验证模型效果提升。通过日志分析显存占用和耗时，进一步调整批量大小或模型精度。监控显存使用情况，若显存不足可启用梯度累积（