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...

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

今日首蚌，真的很难绷住

面试高频问题：“数组和链表有什么区别？”回答必须覆盖：存储结构、时间复杂度、缓存友好性、内存碎片、扩容机制、嵌入式适用场景。一、数组（Array）1. 存储结构连续内存固定大小（静态数组）可动态扩容（动态数组，如 malloc + 重新分配）下标访问：基址 + 偏移地址计算公式： addr = base + index * sizeof(T) 本质是一次加法运算 → O(1)2. 时间复杂度随机访问O(1)直接地址计算插入O(n)需要整体搬移删除O(n)后续元素前移扩容O(n)重新申请 + 拷贝3. 优点随机访问极快CPU Cache 友好（顺序存储）无额外指针开销内存碎片少4. 缺点插入删除...