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...

项目其实就是外卖跟点评，ai润色了一下就想在暑期实习之前找个中小厂这种程度足够吗

1.第一种人呢以92和计算机强双非（四邮四电）偏多，这种人呢，喜欢把自己的学校称为“大专”，极力在交流时贬低自己的学历，放大自己学历的缺点（如牛客经典贴，双非秋招oc美团，点开发现是985硕士🤣🤣🤣），说的自己学校好像比双非认可度还低，好像这样才能突出自己多么牛逼，克服了多少困难，技术有多强，但你要是说想双非考研去他们学校，他们又要狠狠打压你，告诉考他们学校多难了🤣🤣🤣。从92到大厂明明是证明自己一直优秀的一条路，你不走，你非要故意恶心自己也恶心别人，何必呢？2.第二种人以像我一样的双非同学偏多，大多学历比较低，可能又带有中大厂实习。他们会在你交流的时候，十分刻意的强调自己是弱双非或者学院本，再不经意透露自己在某某大厂实习。等着群聊里响起“原来是xx(大厂名字)✌🏻啊，给你跪了😭”，他们便心满意足了。不用反驳，因为我之前也是这种人，现在也有这种倾向😆😆😆。3.第三种人更是神人，跟这种人交流时，你会觉得对方已经被美国植入芯片控制了，张嘴闭嘴只有膜膜膜，羡慕羡慕羡慕。上到拿到大厂offer，下到喝一杯奶茶，他们都说羡慕。不知道他们的生活过得有多么悲惨，连喝杯饮料都到了羡慕的地步🤣🤣🤣。天天就是在群里面互相吹捧，互相羡慕，不知道交流起来有什么意思。4.第四种人则是第一种人的对立面，我有时候觉得是第四种人太多才会导致第一种人的出现。这种人天生带着对92的恨。仿佛学计算机没有拿到offer全是92导致的。他们是小说里被陷害的白莲花女主，92则是夺走他们人生的恶毒女配。在他们的眼中，他们的技术要比92好一百倍，但是所有企业都识别不了他们这匹千里马。实际自己从来没想过，在ai与辅导课程普及的当日，所谓的计算机，早已经没有了任何的技术壁垒，否则也不会有那么人转码了😂。这是那天回家路上发抖音的，讨论不少，有赞同有不赞同的，其实有时候也在想自己言论是否偏激。今天遇到朋友问我好久没更新牛客了，就搬了上去。其实很简单，加了交流群之后，发现交流的质量参差不齐，有些实在言之无物，想了想自己也会有这样的问题。自己也在建交流群，希望能避免这样的现象吧

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...