在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

字节暑期刚入职四天，因为是年前，所以很多正职都放假走了，也就没有给我分配mt，然后有一个老哥在我来的时候给我发了一个landing手册，然后还有关于部门业务的白皮书，还有一些业务代码。然后本人是java面的，进来第一次接触go语言 前面几天熟悉了一下go的语法和go的框架，可以读但是还不太会写，然后业务白皮书也看的很头疼，包括landing手册里要了解的很多东西说实话我看文档真的快看死了，一个嵌套一个，问题是我还完全不知道咋用这个我了解的东西，还有就是那个项目代码，那个老哥喊我去写写单测，熟悉一下go的语法，但也进行的很困难（这是我第一段实习，之前都是springboot那一套，真不太熟悉这个）想问问大家的建议，就是我从现在开始到在开年回来之前应该做些什么，我目前就一个想法 就是复现一个landing手册上的go框架小项目 就是相当于帮自己锻炼锻炼怎么写go 或者各位大佬有没有更好的锻炼go语法的建议还有就是大家都在说vibe coding，那我应该怎么锻炼自己使用ai的能力，感觉我除了给一些需求然后它给我生成代码，好像就没别的用法了，那些什么工作流、拆解、skill啥的都不知道从哪一个地方开始，包括我现在正在实习，不知道精力该怎么分配，去网上想找找关于agent开发的一些学习流程，说实话，众说纷纭，有的是从python开始打基础然后系统学那些rag prompt langchain mcp等等，有的是说直接找一个github上的ai项目然后反复问ai，我确实有点迷茫，恳求各位大佬能留下你们宝贵的建议，我一定认真反复深刻学习有一说一 我觉得字节饭挺好吃的！

 没关系的，记录一下

1. 你在项目中遇到过最棘手的技术问题是什么？如何解决的？问题背景：在一个工业控制器项目中，设备在现场运行一段时间后会偶发性死机，但在实验室环境下无法复现，这个问题困扰了团队近一个月。问题分析过程：首先我们怀疑是硬件问题，检查了电源纹波、信号完整性、EMC等，都没有发现明显异常。然后转向软件排查，通过在关键位置添加日志记录，发现死机前系统会出现异常的内存访问。深入排查：我注意到现场环境温度变化较大（-10℃到50℃），而实验室是恒温的。于是在高低温箱中进行测试，终于复现了问题。通过JLINK调试发现，是Flash读取时序在极端温度下出现了问题，导致读取到错误的指令。解决方案：调整Flash等待...