如何清理SVN空间。

在Dify智能体工作流中，迭代（ForEach循环）和循环（While循环）的选择取决于任务特性。ForEach适合处理已知的有限集合（如批量处理用户数据），操作逻辑固定且无需动态终止。While循环则适用于依赖动态条件（如API重试）或未知次数的任务（如分轮生成内容）。两者可嵌套使用，如外层ForEach遍历任务，内层While处理重试。关键注意事项：ForEach循环应避免动态修改集合，Whi

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AI正在重构信息化系统底层逻辑，从技术架构、开发模式到运维体系实现全面革新。技术层面，异构计算和液冷技术解决算力瓶颈，云边协同与智能体架构推动系统智能化；开发模式上，低代码与AI融合实现自然语言编程，开发效率提升300%；运维体系通过AIOps实现预测性维护，故障恢复时间缩短60%。制造业、金融等行业的实践显示，AI驱动系统使生产效率、风控能力等关键指标显著提升。尽管面临算力缺口和伦理挑战，但构建

提示词

摘要：软件可测试性是影响测试效率和质量的关键属性，体现在可观测性、可控制性、可分解性等维度。测试人员应通过需求评审、代码分析、原型测试等方法，在开发全周期评估可测试性。主要实践包括：早期介入设计评审、使用静态分析工具、编写测试用例验证、建立检查清单等，同时需应对认知不足、技术债务等挑战。将可测试性评估制度化，可显著提升测试效能和软件质量，是构建可靠系统的必要基础。随着AI测试和DevOps发展，可

本文探讨AI的"普通思考"与"深度思考"模式差异及触发方法。普通思考基于快速模式匹配，适用于简单查询；深度思考通过多步推理链处理复杂问题。有效触发深度思考需提供充分上下文、要求多步推理、设定分析框架。文章通过代码开发、商业分析等案例展示两种模式的应用场景，并建议根据需求选择合适模式：普通思考适合基础任务，深度思考适合复杂问题求解。最后提出成为"AI

摘要： 高效向AI下达写作任务需遵循“五大要素”：角色（明确AI身份，如营养师、专栏作家）、任务（具体指令，如写邮件、总结）、背景（说明目的与场景）、要求（格式、风格、长度等细节）、示例（提供参考模板）。避免模糊指令（如“写健康文章”），而应像“主编”一样给出清晰指引。例如，产品推文需包含目标用户、核心卖点及语气要求。模板化指令（如邮件、报告）可提升输出质量，关键在于“角色+任务+背景+要求+示例

Markdown是一种轻量级标记语言，适合人机协作。它具有易读、结构化、转换灵活的特点，是AI输出规范化的重要工具。核心语法包括标题、段落、强调、列表、链接、代码、表格等元素。在AI提示词工程中，可通过明确指令、提供范例、结构化提问来优化输出质量。使用时需注意转义字符、平台差异和AI对复杂结构的处理能力。Markdown作为人机通信协议，能显著提升AI生成内容的规范性和可用性。

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