本文介绍如何通过工作流（Workflow）将复杂任务拆解为多步骤Prompt链，提升AI任务执行效果。工作流分为顺序流（逐步执行）、路由流（按意图分流）和循环流（自我修正）三种形态，并以“自动写周报”为例展示三步顺序流设计：提取核心任务→扩写描述→格式化输出。最后提出通用工作流模板，并总结卷2核心技能，预告卷3将聚焦AI系统工程化扩展。

本文提出利用AI作为“毒舌导师”进行代码审查，提升代码质量。通过制定结构化检查清单（安全、性能、可读性、健壮性），强制AI严格审查代码漏洞，避免泛泛评价。文中提供标准化Prompt模板，并演示AI如何批判存在SQL注入、硬编码密码等问题的代码。建议团队将检查清单作为Review标准，覆盖安全、性能、规范等维度，减少低级错误。后续将探讨如何避免AI审查时的“幻觉”问题。

本文提出“三轮对话法”提升AI编程效率，告别一次性生成代码的低成功率。第一轮（澄清）：让AI复述需求并提问，确保理解准确；第二轮（生成）：分步输出文件结构、伪代码和完整代码；第三轮（自检）：要求AI以QA身份检查逻辑漏洞和边界情况。通过结构化对话流程，可将代码通过率从30%提升至90%，并附实战案例和SOP提示卡模板。核心观点：利用AI的"审查能力优于创作能力"特性，分阶段优化

Few-shot（少样本）提示是提升AI理解力的高效方法，通过提供具体示例而非冗长说明，能显著提高输出的准确性和一致性。文章详解了Few-shot的三个应用层次：统一格式、逻辑推理和边界处理，并强调设计示例时应包含正例、反例和边界案例。实战演示了如何用Few-shot规范代码风格，建议建立示例库复用教学素材。最后通过敏感词替换练习巩固方法，为后续复杂需求的迭代优化铺垫。

告别“挤牙膏”式提问，学会用结构化Prompt（GOCO模型）提升AI输出稳定性 问题：碎片化提问导致AI迷失上下文，回答不稳定 解决方案：结构化Prompt四要素 Goal：明确任务目标（动词开头） Context：补充角色、环境、依赖等背景 Constraints：设定技术/业务限制条件 Output：定义结果格式（如纯代码/JSON） 案例对比：普通提问SQL查询结果随机，结构化Prompt

《AI多模态实战：从看懂图像到处理文档》介绍了多模态AI（如GPT-4o、Claude 3.5）突破纯文本限制的能力。核心应用包括：1）图像理解，如UI设计转代码、报错截图分析；2）文档处理，能解析PDF版式、分析Excel数据并可视化。文章提供了文件上传方法、API调用示例和本地RAG方案，并附文档处理任务拆解清单。作为卷1收官之作，总结了8大核心概念（Token、Embedding等），为后续

要让 AI 用工具，你得先给它写一份“说明书”。这份说明书通常是用写的。"description": "用于执行数学计算。当用户询问数学问题时使用。","description": "要计算的数学表达式，例如 '2 + 2' 或 '100 * 0.5'"},关键点name：工具的名字（AI 靠这个引用）。最重要！告诉 AI 什么时候该用这个工具。如果你写得不清不楚，AI 就不会用。paramete

本文揭示了AI记忆与搜索的核心技术——Embedding。它将文字转化为高维向量，使计算机能通过向量距离理解语义关系，而非仅匹配字面。文章详解了向量搜索原理及其在RAG（检索增强生成）中的应用：将文档转化为向量存入数据库，通过相似度检索相关片段供大模型生成回答。实战部分演示了用Python计算文本相似度的方法，并推荐了不同规模下的向量数据库选择。最后总结了LLM的6大基础概念，为进阶提示工程与工作

本文探讨如何让AI输出结构化JSON数据而非自然语言，以实现程序自动化集成。通过对比自然语言与结构化数据的差异，强调JSON格式的稳定性和易用性。文章提供三种方法确保AI稳定输出JSON：基础版通过System Prompt约束输出格式；进阶版引入Schema定义数据结构；终极版结合Python的Pydantic自动生成Schema。实战演示简历解析案例，展示JSON模式如何简化数据处理流程。同时

1. System（系统）地位：最高指令（宪法）。作用：定义 AI 的身份、性格、能力边界、输出格式。特点：通常只发一次，在对话的最开始。用户（你）在网页版里通常看不到它，但在 API 或自定义 Agent 里，它是最重要的配置。2. User（用户）地位：具体指令（圣旨）。作用：你发给它的需求、问题、代码片段。特点：随着对话不断增加。3. Assistant（助手）地位：执行结果（奏折）。作用：