1. 概述1.1 简介鸿蒙（即 HarmonyOS ，开发代号 Ark，正式名称为华为终端鸿蒙智能设备操作系统软件）是华为公司自 2012 年以来开发的一款可支持鸿蒙原生应用和兼容 AOSP 应用的分布式操作系统。该系统利用“分布式”技术将手机、电脑、平板、电视、汽车和智能穿戴等多款设备融合成一个“超级终端”，使用户便于操作和共享各种设备的资源。1.2 本文读者收获帮助开发者全面了解 Harmon

— 不同于传统聊天式 AI 工具，flowith 基于二维画布的交互，让你可以在一个画布中与多个 AI 模型同时交互，并进行内容生成，更适用于长内容生成、对比 AI 生成结果、调试 Prompt 等场景，让你在创造内容时大幅度提升效率、更容易地进入心流状态。也就是说，当你有了很好的内容，但是又迫于没有流量时，可以把你的知识花园，打包并发布到平台上，售价由你自己定，最终盈利再根据平台平台的计算规则，

最近接了个需求，要求就是基于文档的 AI 问答，文档里面最常见的就是 PDF 和 Word 文档了，里面的内容无非就是文本和图片了，目前是没有直接接收这种文档的模型的，那么我们需要经过一些处理来进行。首先我们要先把图片和文本来进行处理，我这边的处理方式就是图片调用图片的模型来识别图片信息，将返回的信息和文档的文本作为后面的问答的前置 prompt，至于这些 prompt 就可以根据不同的需求来做不

还有一个相近的功能叫做 Projects，在 Claude 和 ChatGPT 上都有类似功能，简单来说就是可以创建一个 workspace，我们把做某件事（比如写现在的这篇文章）作为目标，将完成这件事的 Prompt 和 Context 聚拢在一起，AI 会记住项目背景，和当前的进度，帮我们延续思路，不用每次重新解释我们上次聊到哪了。不过话说回来，即使有这些问题，对于一些简单重复的任务，Skil

奇舞团是 360 集团最大的大前端团队，非常重视人才培养，有工程师、讲师、翻译官、业务接口人、团队 Leader 等多种发展方向供员工选择，并辅以提供相应的技术力、专业力、通用力、领导力等培训课程。在大语言模型（LLM）重塑技术版图的今天，“幻觉（Hallucination）”问题依然是悬在企业级应用头顶的达摩克利斯之剑。为了解决这一问题，检索增强生成（RAG）架构应运而生，而 RAG 的核心在于

👉目录1 Agent介绍2 Agent 的核心演变和核心模块3 怎么基于大模型搭建一个Agent?【开发视角】4 Agent如何评估？当数据自己会思考，当代码拥有自主决策的能力——从Workflow到Agentic AI，一个完全自主的数据分析师，究竟是如何诞生的？两年深耕，无数次架构迭代与实战验证，我们终于摸清了Agent开发的核心脉络。本文将带你深入Agent的“大脑”与“四肢”，从规划、记

在之前的版本中，我们开放了部分提示词的定制能力，但这仍无法满足一些特殊的定制场景，因此，自 1.5.0 版本，Easy Dataset 的全量核心提示词开放自定义，捏可以到。不过需要注意的是，在编辑提示词过程中最好不要破坏原有的提示词中包含的变量，否则可能会导致提示词生成流程失败，例如，在基础答案生成提示词中，在过去，Easy Dataset 收到了大量关于定制提示词的需求，因为数据集的定制要求多

还很新，但它提供了一个标准化的方法，让 AI 能更好地和网站内容互动，潜力不小。这个文件的主要想法，是给 LLM 提供一个“浓缩版”的网站内容介绍，帮助 AI 更快、更准地理解网站信息。会去掉导航菜单、广告、复杂的脚本这些干扰项，只留下最核心、简洁的内容给 AI 看。：像电商网站的产品介绍、在线课程的资料、个人博客等等，内容更清晰总归是好事。：核心文件，是个简化的导航，告诉 AI 网站大概有什么内

它不依赖特定的 Prompt 或模型，而是直接处理输出字符串，尝试将其恢复为标准的、可被 json.loads 等标准库解析的格式。奇舞团是 360 集团最大的大前端团队，非常重视人才培养，有工程师、讲师、翻译官、业务接口人、团队 Leader 等多种发展方向供员工选择，并辅以提供相应的技术力、专业力、通用力、领导力等培训课程。非常强大，但也不是万能的，如果 JSON 字符串的损坏程度非常高，例如

这篇文章将带你了解系统提示词的本质，并通过一次逆向推理探索，展示如何在“非暴力”的灰盒手法下，逐步还原出部分模型的系统提示词，同时也思考这种攻击方式背后带来的安全隐患。模型常常难以区分“内容”与“命令”的边界。这句话并没有直接请求“系统提示词”，但却以“回显上文”的方式请求 AI 输出其接收到的初始化文本，从而可能绕过限制。有些平台确实会多做点过滤，但本质上，这套“引导术”利用的不是代码漏洞，而是