摘要：在VS Code中允许JSON文件添加注释的方法：进入设置（左下角齿轮图标），搜索"Files:Associations"，将*.json对应的值改为jsonc并保存。修改后，VS Code即可支持JSON文件中的注释功能。该操作通过更改文件关联类型实现，简单有效。（98字）

摘要：模型是通过数据学习规律的数学函数或程序，可分为传统模型和大模型两类。传统模型针对特定任务，依赖标注数据，参数较少；大模型（如GPT、DeepSeek等）基于大规模神经网络，通过自监督学习从海量文本中掌握语言规律，具有参数规模大（数十亿至万亿）、通用性强、支持自然语言交互等特点。主流大语言模型包括GPT-5、DeepSeek R1等，在复杂推理、多语言处理等方面表现突出。大模型通过"

摘要：模型是通过数据学习规律的数学函数或程序，可分为传统模型和大模型两类。传统模型针对特定任务，依赖标注数据，参数较少；大模型（如GPT、DeepSeek等）基于大规模神经网络，通过自监督学习从海量文本中掌握语言规律，具有参数规模大（数十亿至万亿）、通用性强、支持自然语言交互等特点。主流大语言模型包括GPT-5、DeepSeek R1等，在复杂推理、多语言处理等方面表现突出。大模型通过"

本文系统介绍了提示词设计的CO-STAR结构化框架和五大核心技巧。CO-STAR框架通过上下文、目标、风格等六个维度构建清晰指令，适用于复杂任务。五大技巧包括：少样本提示（通过示例引导风格）、思维链提示（分步推理解决复杂问题）、自动推理（结合代码精确计算）、自我批判（多轮迭代优化）和迭代优化。文章通过实例分析各技巧的优缺点和适用场景，建议根据任务复杂度组合使用不同方法。掌握这些结构化提示技术，可以

摘要：模型是通过数据学习规律的数学函数或程序，可分为传统模型和大模型两类。传统模型针对特定任务，依赖标注数据，参数较少；大模型（如GPT、DeepSeek等）基于大规模神经网络，通过自监督学习从海量文本中掌握语言规律，具有参数规模大（数十亿至万亿）、通用性强、支持自然语言交互等特点。主流大语言模型包括GPT-5、DeepSeek R1等，在复杂推理、多语言处理等方面表现突出。大模型通过"