摘要：AI结对编程时常出现代码风格不一致问题，需要反复纠正。SlashCommand技术可将开发规范（如错误处理、日志格式等）封装为可复用指令，避免重复沟通。该技术还能将排查流程、团队规范等隐性知识转化为标准化工具，支持团队经验沉淀。典型应用包括代码审查、新人指导、变更日志生成等场景，通过固化高频Prompt提升协作效率。OpenSpec框架提供了标准化配置方案，支持技术规范的自动化管理与校验。

语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）可以将音视频中包含的人类声音转换为文本。适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。

您可以在百炼控制台以零代码的方式快速创建智能体应用，并将RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）以及插件能力集成进来。应用创建完成后，您可以通过控制台或API的方式来使用。大模型具有强大的语言理解和生成能力，然而大模型有一定局限性，如：无法回答私有领域问题，如公司制度、人员信息等；无法及时获取最新消息，如实时天气、比赛结果等；无法准确回答专业问题，如数学

在这个例子中${用户提供的文章内容}是变量，在使用这个prompt模板的时候需要在${用户提供的文章内容}位置填入用户提供的文章内容，再发送给模型。通常的方法是：在提出问题后，在prompt的最开始或者结尾部分加上类似“让我们一步一步思考”或“逐步分析”("Let's think step by step.")的语句来引导模型先给出思考过程，再给出答案。1.尝试不同的prompting方法：在pr

语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）可以将音视频中包含的人类声音转换为文本。适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。

随着数据量的爆炸性增长和业务需求的日益复杂化，企业对实时数据处理能力的需求愈发迫切。Flink作为一种强大的流处理框架已经成为实时计算标准，其规范化的开发和运维流程对于企业提升数据处理效率、确保系统稳定性至关重要，旨在提升研发效率，保障项目顺利进行。实时计算Flink版基于Apache Flink构建了一站式开发运维管理平台，支持作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。

根据对话内容，记录通话中最核心的信息。对话分析AIO，即对话分析all-in-one API，是基于深度调优的对话大模型， 为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力的官方应用。过模板ID调用通义晓蜜CCAI-对话分析AIO应用

搭建一个大模型 RAG 应用，并且将其以 AI 助手的形式添加到网站中来应对客户咨询，应用于生产环境前端代码前面创建的网站 AI 助手，是基于NLUX（一个用于开发大模型对话机器人的前端库）开发的示例，功能还比较简单。如果您对于 AI 助理有更多定制化的需求，如希望调整样式、支持历史会话管理等，可以参考NLUX 的文档进行定制开发。本文档的 AI 助理前端源代码从仓库获取。

在打开的运行配置窗口中，点击“Modify options”，勾选“Modify classpath”，在窗口下方会增加“Modify classpath”一栏，点击“+”号选择上文下载的ClassLoader JAR包，并保存该运行配置。当您在IntelliJ IDEA中运行和调试Flink作业，如果其包含了阿里云实时计算Flink版的商业版连接器依赖，可能会遇到无法找到连接器相关类的运行错误。

对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算Flink版提供数据关联查询。大部分连接器的维表Join都可以使用Cache策略，不同连接器对Cache策略的支持情况稍有不同，请查看对应的连接器文档确定具体的支持情况。通用的Cache策略详情如下：None（默认值）：无缓存。LRU：缓存维表里的部分数据。源表的每条数据都会触发系统先在Cache中查找数据，如果没有找到，则去物理维表中查找。