1小时打造你的第一个Prompt优化MVP

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    快速开发一个最小化的Prompt优化MVP,核心功能包括:1. 基础Prompt输入和优化建议;2. 简单对比功能;3. 基本效果评估。要求界面简洁,1小时内可完成原型开发,支持后续功能扩展。使用快马平台的模板和组件加速开发过程。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在探索Prompt优化的可能性,想快速验证一个想法是否可行。于是尝试用InsCode(快马)平台快速搭建了一个最小可行产品(MVP),整个过程不到1小时。这篇笔记分享我的具体实现思路和关键步骤。

1. 明确MVP核心功能

在开始之前,我先确定了这个Prompt优化工具最基础的三个功能:

  • 基础Prompt输入和优化建议:用户输入原始Prompt,系统给出优化建议
  • 简单对比功能:可以同时显示优化前后的Prompt效果对比
  • 基本效果评估:提供简单的评分或反馈机制

2. 选择开发工具

为了快速实现这个MVP,我选择了InsCode(快马)平台进行开发。这个平台有几个显著优势:

  1. 内置AI辅助编程功能,可以快速生成基础代码框架
  2. 提供实时预览功能,边写代码边看效果
  3. 一键部署上线,无需操心服务器配置

3. 开发流程

  1. 搭建基础界面:首先创建一个简单的网页框架,包含输入框、优化按钮和结果显示区域。利用平台提供的组件库,这部分只用了15分钟就完成了。

  2. 实现核心逻辑

  3. 编写Prompt优化算法,基于常见优化原则(如具体性、清晰度等)给出建议
  4. 添加对比功能,使用分栏方式展示原始和优化后的Prompt
  5. 设置简单的五星评分系统,让用户可以反馈优化效果

  6. 调试与优化

  7. 测试不同Prompt的优化效果
  8. 调整界面布局,确保用户体验流畅
  9. 优化算法建议的准确性和实用性

4. 部署上线

完成开发后,直接使用平台的一键部署功能,不到1分钟就将项目发布到了线上。这样我就可以立即分享给团队成员测试了。

示例图片

5. 后续扩展思路

虽然这个MVP很简单,但为后续开发奠定了良好基础。未来可以考虑:

  • 添加更多优化策略
  • 支持不同AI模型的Prompt优化
  • 增加历史记录和收藏功能
  • 提供更详细的效果分析

使用体验

整个开发过程非常流畅,InsCode(快马)平台的实时预览和一键部署功能大大节省了时间。最让我惊喜的是,不需要配置任何开发环境,打开网页就能直接开始编程,对于快速验证想法特别有帮助。

如果你也想快速尝试构建自己的AI工具MVP,不妨试试这个平台,相信会有不错的体验。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    快速开发一个最小化的Prompt优化MVP,核心功能包括:1. 基础Prompt输入和优化建议;2. 简单对比功能;3. 基本效果评估。要求界面简洁,1小时内可完成原型开发,支持后续功能扩展。使用快马平台的模板和组件加速开发过程。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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