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摘要 Prompt技术(提示词工程)已成为连接人类与AI系统的关键桥梁,尤其在大型语言模型(如GPT-4、Claude等)应用中至关重要。本文系统探讨了Prompt技术的核心原理、发展历程及实践方法。 技术原理:通过精心设计的输入文本来引导模型输出,涉及上下文学习、少样本学习等方法,结合认知科学和机器学习理论。 发展历程:从早期简单文本补全到如今复杂的思维链推理(Chain-of-Thought)

聚焦大学新生如何正确高效借助 AI 解决代码问题,从精准描述需求、拆解 AI 答案、利用 AI 排错、拓展知识原理及规避使用误区五个维度,结合具体代码示例,阐述让 AI 成为编程学习助力而非捷径的方法,旨在帮助新生提升编程能力,发挥 AI 在编程学习中的正向价值。

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我通过博客记录成长的心路历程。从最初为解决重复踩坑问题而写作,到逐渐形成系统化的技术分享习惯。创作带来了同行认可和实践反馈,如解决异地登录判断、多租户架构设计等问题,并结识志同道合的技术伙伴。日常将工作难题整理成技术文章,通过输出检验理解深度。最满意的代码是采用策略模式的DDD/MVC生成器,减少70%重复工作。未来计划深耕Java核心技术、探索AI应用,打造技术交流社区,坚持用文字沉淀技术,用分
