本文探讨了大模型视角下"单一任务"的本质判断标准。文章指出，单一任务不在于操作步骤数量，而在于是否围绕一个统一目标展开。通过"新闻查询+格式化输出"的案例，提出了四个判断维度：目标统一性、子步骤性质、认知模式切换和逻辑收敛性。同时分析了导致任务退化的三种情况，并给出快速判断法则：删除某一步骤后另一部分是否仍有价值。最后强调工程实践中应确保每次推理只解决一个核

本文介绍了Prompt Engineering的概念与实践建议。Prompt被视为AI时代的"新编程语言"，强调通过自然语言与AI高效协作。文章提供了7条高能建议：任务单一明确、描述清晰准确、提供参考样例、正向表达、控制长度、切换角色定位、A/B测试优化。同时指出Prompt安全的重要性，包括Prompt越狱和注入攻击的风险，并提出检测违规内容、敏感信息等防范措施。最后预告下章

本文介绍了大型语言模型（LLM）的核心概念与应用。LLM通过自然语言交互方式降低了AI使用门槛，具备对话、信息提取、分类等多种能力。文章重点分析了LLM的关键能力维度，包括指令遵循、推理能力等，并提出了"拟人化协作"的使用理念。在选型方面，强调以业务场景驱动的实测表现为核心依据。最后通过Python代码示例演示了如何调用LLM接口，并简要回顾了AI发展历程。文章为开发者提供了L