本文介绍了提示词工程（Prompt Engineering）的核心概念和实用技巧，帮助开发者更高效地与大模型（如ChatGPT、Claude等）交互。文章首先解释提示词工程的作用——通过优化输入（Prompt）来获得更准确的输出。随后提出了4个黄金法则：角色设定、任务明确、提供上下文和指定输出格式。 文章还提供了6个常见场景的Prompt模板，包括代码解释与优化、技术方案设计、Bug排查、代码评审

本文揭示了AI Agent的核心运行机制——一个基于while True循环的简单骨架。这个循环包含四个步骤：调用大语言模型、检查工具调用需求、执行工具操作、将结果反馈给模型。所有主流Agent框架（如LangChain、OpenAI Agents等）底层都遵循这个模式，区别仅在于外围功能扩展。文章还指出生产环境必须添加循环次数限制、错误处理和上下文管理等关键要素。最终强调，这个10行代码的循环是

在多轮对话系统中，每一轮交互都会将新的用户输入、模型回复、工具调用结果追加到消息列表中。工具返回膨胀：RAG检索、数据库查询等工具可能返回数千字符的长文本，直接注入上下文会瞬间吃掉大量Token预算。历史消息堆积：每轮对话至少包含用户消息+助手消息，若涉及工具调用还需追加和多条，10轮后消息列表可达30条以上。无效信息污染：安全拦截、意图拒绝等系统回复若进入历史，会干扰后续轮次的模型判断，形成"错

文章摘要 本文介绍了一个集成化的AI代理系统框架"Harness"，它结合了多种机制实现长期运行的编码代理功能。主要内容包括： 系统架构：采用循环代理模式（prompt→模型→工具调用→结果→prompt），支持调度任务和团队事件处理。 关键技术： OpenAI兼容适配层，封装为Anthropic风格响应 支持多种工具调用（内置工具、持久化团队、MCP工具） 消息格式转换机制 实现要点： 使用环境

本文介绍了一个基于OpenAI Function Calling和多层风控的数码AI咨询系统实战项目。该项目源自吴恩达的提示词工程和API工程化课程，实现了意图识别、三层安全校验、工具调度、本地知识库去幻觉、自动化评估等功能。核心技术包括标准化提示词设计、AI业务流水线搭建、Function Calling工具调用、三层递进式风控体系（本地正则、LLM语义、第三方API）以及量化评估机制。项目采用

本文总结了吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程的核心内容。课程从工业级AI系统开发角度，讲解了如何将零散的Prompt能力升级为标准化、可校验、可迭代的商用LLM系统。主要内容包括：基础模型与指令微调模型的区别、三段式对话格式、Token机制管理、意图分类、内容安全审核、思维链推理等关键技术。课程强调工程化思维，提供了从环境部署到系统落地的完整流

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单链表（Singly Linked List）是一种基本的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含两部分：数据域和指针域。数据域用于存储实际的数据，而指针域则存储指向链表中下一个节点的地址。在单链表中，除了最后一个节点外，每个节点的指针域都指向下一个节点，最后一个节点的指针域通常设置为NULL，以标识链表的结束。单链表的特点是其存储不需要连续的内存空间，节点可以分散在内存中的任意位置，通过指针连

顺序表是一种基本的数据结构，它通过连续的内存空间来存储数据元素，每个元素占据相同的存储空间，且在逻辑上相邻的元素在物理位置上同样相邻（存储结构）。

双链表，顾名思义，是一种链式存储结构，其中每个节点不仅包含数据元素，还包含两个指针，分别指向其前驱和后继节点。为什么引入双链表？单链表的结点中只有一个指向其后继的指针，使得单链表要访问某个结点的前驱结点时，只能从头开始遍历，访问后驱结点的复杂度为O(1)，访问前驱结点的复杂度为O(n)。为了克服上述缺点，引入了双链表。头插法指的是在双链表的头部插入节点，特点但链表元素的顺序与插入顺序相反，如果需要