Prompt Engineering是大模型应用的基础，直接影响模型输出的质量。典型应用场景包括客服对话生成、代码补全等。实验表明，优化Prompt可使模型准确率提升20%-40%。实际项目中可组合使用，例如：RAG处理实时数据 + 微调优化领域表现 + Prompt控制输出格式。RAG通过检索外部数据增强模型生成能力，解决大模型知识滞后与幻觉问题。微调通过领域数据调整预训练模型参数，使其适配特定

特性| List| Set|| 元素顺序| 保留插入顺序| 不保证（除Linked/Tree）|| 重复元素| 允许| 禁止|| 典型实现类| ArrayList/LinkedList | HashSet/TreeSet|

确保系统已安装必要的依赖项如 Python 3.8+ 和 Git。| HumanEval（代码） | 65.4%| 74.2%| +13.4%|| GSM8K（数学）| 72.1%| 81.3%| +12.8%|| MMLU（知识）| 76.8%| 79.5%| +3.5%|| 测试项目| Sonnet 4.0 | Sonnet 4.5 | 提升幅度 |配置 API 密钥环境变量。

其核心组件包括引擎（Engine）、调度器（Scheduler）、下载器（Downloader）、爬虫（Spider）和项目管道（Item Pipeline）。分布式架构通常采用主从模式（Master-Worker），Master 节点负责任务分配和 URL 去重，Worker 节点执行实际抓取。Redis 作为分布式队列和去重数据库是常见选择，其支持高性能的集合操作和消息发布订阅。Scrapy-

SSL/TLS 协议中的重新协商机制允许客户端或服务器在已建立的加密连接上发起新的密钥交换或身份验证流程。客户端发起的重新协商（Client-Initiated Renegotiation）可能被滥用为拒绝服务（DoS）攻击载体，导致服务器资源耗尽。对于 TLS 1.2，可强制服务器端发起重新协商（Server-Initiated Renegotiation）并限制频率。该漏洞影响支持 SSL/T

Kafka 的授权机制基于 Access Control Lists (ACL)，通过定义资源（如 Topic、Group）与用户/角色的操作权限（如 READ、WRITE）实现细粒度访问控制。启用 ACL 审计日志（在。