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Skill学习

Skill 是一种让 AI 理解自身能力的开发范式,其核心是通过"触发条件+能力描述+执行方式"三要素来定义 AI 的功能。不同于传统编程的固定流程控制,Skill 让 AI 自主决定何时调用何种能力。它支持多种实现形态:YAML 文件(灵活推理)、代码(确定性逻辑)、接口(远程调用)或简单 Prompt(快速验证)。设计 Skill 需注重契约化输入输出、合理粒度控制,并根据

#学习#microsoft
Skill学习

Skill 是一种让 AI 理解自身能力的开发范式,其核心是通过"触发条件+能力描述+执行方式"三要素来定义 AI 的功能。不同于传统编程的固定流程控制,Skill 让 AI 自主决定何时调用何种能力。它支持多种实现形态:YAML 文件(灵活推理)、代码(确定性逻辑)、接口(远程调用)或简单 Prompt(快速验证)。设计 Skill 需注重契约化输入输出、合理粒度控制,并根据

#学习#microsoft
Skill学习

Skill 是一种让 AI 理解自身能力的开发范式,其核心是通过"触发条件+能力描述+执行方式"三要素来定义 AI 的功能。不同于传统编程的固定流程控制,Skill 让 AI 自主决定何时调用何种能力。它支持多种实现形态:YAML 文件(灵活推理)、代码(确定性逻辑)、接口(远程调用)或简单 Prompt(快速验证)。设计 Skill 需注重契约化输入输出、合理粒度控制,并根据

#学习#microsoft
提示工程学习

本文系统介绍了提示工程的学习路径和能力体系,分为六个递进层次:基础提问、角色控制、推理增强、输出控制、任务分解和生产级部署。重点讲解了前三层的核心方法:基础提问的结构要素(任务、上下文、约束、格式)、零样本与少样本提示的区别、上下文管理原则;角色设定的技巧和边界约束写法;以及推理增强的三种方法(思维链、自一致性、推理+行动)。文章强调通过结构化提示设计、具体约束和分步推理来提升模型输出的质量和稳定

#学习#人工智能#算法
AI自动化UI测试学习思路(1)

本文记录了一个AI自动化UI测试系统的架构演进过程,重点分析了每个版本的设计思路、踩坑经验及改进方案。从最初的盲写脚本(V0)到逐步完善的V8版本,系统经历了多次迭代:通过MCP探测页面结构(V1)、废弃不稳定的CLI方案(V2)、优化API直调方案(V3)、完善执行层观测能力(V4)、改进断言机制(V5)、接入知识库(V6)、分离启动链路(V7)和配置分层(V8)。每个版本都针对前期的痛点进行改

#人工智能#自动化#ui
EFK 学习思路

本文为EFK日志系统入门指南,面向需要排查线上问题的开发者,重点讲解如何高效使用Kibana查询日志。文章提出"先理解数据流,再掌握查询技巧"的学习路径,将EFK拆解为Fluentd采集、Elasticsearch存储和Kibana查询三个核心环节。重点详细介绍了Kibana查询语言KQL,包括字段匹配、布尔组合、通配符、范围查询等实用语法,并给出7个典型查询场景示例。通过本文

#学习#jenkins#android
kafka测试思路

本文系统介绍了Kafka中间件的测试方法与实践指南。主要内容包括:Kafka核心概念解析(Broker、Topic、Partition等)、高吞吐实现原理;详细测试方案涵盖功能测试(收发验证、高可用测试、顺序性验证)、性能测试(生产者吞吐量、消息积压处理)和自动化测试(健康检查、收发验证脚本);最后总结了关键监控指标和测试建议。文章提供从环境搭建到实际测试的完整流程,适合测试参考,帮助构建可靠的K

#kafka#中间件
到底了