提示器模板

Jenkins Pipeline 创建流水线任务 JenkinsFile管理流水线脚本 node('haiwen'){ stage('api测试') { } stage('UI测试') { } stage(' 测试报告') { } stage(' 邮件发送') { } } Jenkins pipeline语法提示器 脚本示例 node('haiwen'){ stage('api测试'){ //下载代码文件 checkout scm bat "pytest tc/D-adminlogin --... 阅读详情

函数助手:

作为 JavaScript 命名专家,请根据以下输入生成符合规范的函数名:

[输入类型]
{{用户选择:中文描述 或 代码片段}}

[输入内容]
{{用户输入内容}}

[命名要求]

  1. 语义优先:名称需精确反映核心功能(动词开头+操作对象)
  2. 格式规范:小驼峰命名法,动词使用行业标准术语
  3. 简洁性:长度控制在 3-5 个英文单词
  4. 语境适配:考虑函数作用域(工具函数/组件方法等)
  5. 备选方案:提供 3-5 个候选名称并标注推荐指数

[处理策略]
▨ 中文描述处理:

  • 提取核心动词(如:验证、过滤、转换)
  • 识别操作对象(如:用户输入、数据集合)
  • 示例:“处理用户输入” → handleUserInput

▨ 代码片段分析:

  • 解析参数/返回值类型
  • 识别关键操作(数组操作/API调用等)
  • 示例:function(arr) { return arr.filter(…) } → filterActiveItems

[示例参考]
输入:“将字符串转为驼峰式”
输出:convertToCamelCase(★★★★☆), formatAsCamelCase(★★★☆☆)

输入:function(data) { return Object.keys(data).map(…) }
输出:extractDataKeys(★★★★★), listMappedKeys(★★★★☆)

[输出格式]
请按以下 JSON 格式响应:
{
“candidates”: [
{ “name”: “推荐名称”, “score”: 4 },
{ “name”: “备选名称1”, “score”: 3 },
{ “name”: “备选名称2”, “score”: 3 }
],
“rationale”: “命名逻辑说明(中文)”
}

[优化技巧]
术语映射表:在系统提示中内置常见中英动词对照

const verbMapping = {
‘获取’: [‘fetch’, ‘retrieve’],
‘验证’: [‘validate’, ‘verify’],
‘过滤’: [‘filter’, ‘exclude’]
};
上下文感知:
if 代码中包含异步操作:
推荐使用 “async” 前缀 → asyncFetchData
elif 函数返回布尔值:
使用 “is” 或 “has” 开头 → isValidInput
代码模式识别:
当检测到以下模式时:

  • 数组.map() → “transform[Items]”
  • 正则表达式.test() → “validate[Pattern]”
  • API调用 → “fetch[Resource]”
    防御性设计:
    // 防止生成无效名称
    function sanitizeName(name) {
    return name.replace(/[^a-zA-Z0-9_$]/g, ‘’)
    .replace(/^\d+/, ‘’);
    }
    [效果对比示例]
    普通提示:
    输入:“检查表单是否有效”
    输出:checkForm

优化提示:
输出:
{
“candidates”: [
{“name”: “validateForm”, “score”: 4},
{“name”: “isFormValid”, “score”: 4},
{“name”: “checkFormValidity”, “score”: 3}
],
“rationale”: “使用 validate 强调验证动作,is…Valid 符合布尔返回类型惯例”
}

提示工程架构师私藏:LLM提示工程理论框架模板+12个案例 在LLM(大语言模型)的应用中,提示工程(Prompt Engineering)是连接人类意图与模型输出的“桥梁”。它不是简单的“写句子”,而是通过结构化的指令设计,让LLM准确理解你的需求,输出符合预期的结果。为什么提示工程如此重要?从模型角度看:LLM是“统计预测机器”,它的输出依赖于输入的“信号强度”——模糊的prompt会导致模型“猜测”,而精准的prompt会引导模型“聚焦”。从应用角度看:无论是代码生成、文案写作还是数据分析,prompt的质量直接决定了应用的效率和效果。 阅读详情

相关推荐

DSPy: 自我改进管道的模型调用与声明式语言编译

在机器学习(ML)领域,语言模型(LM)正迅速成为解决复杂任务的核心工具。然而,当前许多 LM 管道的实现依赖于硬编码的提示模板,即通过反复试验发现的冗长字符串,这种方法不仅繁琐而且不够灵活。为了解决这一问题,本文提出了 DSPy,一种编程模型,旨在将 LM 管道抽象为文本转换图,从而实现更系统化的开发和优化。

步子哥的博客 819

OpenWebUI提示器:Prompt工程的“智能助手”还是“自动化革命”?

但你是否遇到过这样的问题?若要让模型生成“用莎士比亚风格解释量子力学”,仍需人工设计融合文学与科学术语的混合Prompt,这是当前模板难以覆盖的“长尾需求”。示例:从模糊的“写个故事”到明确的“用300字创作一个赛博朋克风格的反转短篇,主角是AI觉醒的机器人”。示例:点击“学术润色”模板后,研究其是否包含“提升段落连贯性”“替换口语化表达”等子指令。当你抱怨AI“答非所问”时,尝试拆解它的回答与你的初始指令之间的逻辑断层。从预设模板出发(如“小红书风格文案生成”),观察系统自动添加的隐藏指令。

gs80140的专栏 1018

数据分析报告高效PPT模板设计

在当今企业运营中,PPT已成为一种重要的沟通工具。数据分析报告PPT模板是将复杂数据转化为直观、易理解的视觉信息的关键。在这一章节中,我们将初步探讨数据分析报告PPT模板的重要性,并简述它们如何帮助企业高效传递信息。数据分析报告PPT模板是专为数据展示设计的视觉框架。模板通过图表、文字说明和版式设计,辅助观众快速理解报告内容。它们不仅帮助呈现数据,而且还可以引导观众的注意力,突出关键信息。在设计年终工作总结PPT模板时,结构化的布局至关重要。结构化的布局有助于观众快速理解信息,保证内容的逻辑性。

weixin_42298254的博客 1307

# Plopjs使用文档

当前版本:v2.5.0 Plop是什么 Plop是一个微生成器框架,之所以这样叫它 ,是因为它是一个可以允许你方便地创建具有一致性(通用性)的代码模板或文本文件的小工具。我们在代码中会经常创建具有同一种结构或模式的代码文件(路由、控制器、组件、辅助类等等)。这些结构和模式会经常演进,导致你无法很容易地在这些代码中找到可以代表当前最佳实践的代码去创建出一个新的类似模式的文件。这就是Plop要解决的问题。使用Plop,你可以很方便地使用代表最佳实践的文件模板去生成同样模式的新文件。使用Plop可以在命令行中.

林中路 3643

创新PPT进度条动画模板设计

关键帧动画是一种通过指定动画序列中关键帧的位置和状态,然后由软件自动计算出中间帧的技术。关键帧是动画的起始和结束点,或者任何中间变化的点。在关键帧之间,动画软件会生成过渡帧,以平滑地从一个关键帧状态过渡到下一个关键帧状态。这种技术广泛应用于电影、电视、视频游戏和网页设计等领域,使复杂动画效果的创建变得更加高效和直观。形状过渡是PowerPoint动画中一种非常重要的功能,它允许幻灯片中的图形、文字或其他对象在两个不同形状之间进行平滑转换。

weixin_42527589的博客 1435

手机拍照也能玩高光谱?教你用TensorFlow Lite在Android上实现实时RGB转高光谱

本文介绍了如何利用TensorFlow Lite在Android设备上实现实时RGB到高光谱的图像重构技术。通过深度学习模型优化和移动端部署策略,使智能手机具备专业级光谱分析能力,适用于农业检测、化妆品分析等多个领域。

weixin_29091105的博客 246

自动提示器(AutoPrompt)开源项目 FAQ

自动提示器(AutoPrompt)开源项目 FAQ 基础介绍: 自动提示器(AutoPrompt)是一个基于梯度引导搜索的自动化方法,用于创建适用于多样化自然语言处理任务的提示。此项目专为利用遮蔽语言模型(如BERT、RoBERTa等)进行情感分析、自然语言推理、事实检索和关系提取而设计。它证明了这些模型内在具有执行这些任务的能力。项目托管在GitHub上,采用Apache-2.0许可协议,并以P...

gitblog_01212的博客 1102

基于STM32平衡小车设计

随着智能硬件的发展,基于STM32的两轮智能平衡车作为一种新型的智能移动工具,具备较高的应用价值。本文旨在设计并实现一款基于STM32微控制器的智能平衡车系统,提升其稳定性和操控性,探索如何通过传感器数据和控制算法实现精确平衡控制。 本设计基于STM32微控制器,选择了STM32F103系列作为核心控制器,具有足够的处理能力和丰富的外设接口。系统通过MPU6050传感器获取三轴加速度和三轴陀螺仪数据,实现实时姿态检测。电机驱动部分采用合适的驱动模块,能够控制两个直流电机,并支持PWM调速。设计中还包括OL

m0_74026776的博客 2730

区域提示器:创意控制的新境界

在探索艺术与AI的交汇点时,区域提示器(Regional Prompter)提供了一种独特而强大的工具,让艺术家们能够更好地指导稳定的扩散模型生成高质量的图像。这个定制脚本是针对[AUTOMATIC1111的稳定扩散WebUI](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)的一个增强版本,允许您对图像的不同部分应用不同的提示,赋予...

gitblog_00084的博客 692

CentOS7 安装天气分型软件cost733过程详解

cost733是一款天气分型软件,其内置的一些算法可以帮助气象工作者进行天气类型划分等(我也是初学者,仅仅知道一些皮毛),但是网上找到的安装办法比较少,并且总会出现一些报错,试了一晚上,终于将安装办法调通了,希望可以帮助到大家

weixin_62573024的博客 3562

[ESP32]:基于esp-modbus实现serial主机

[ESP32]:基于esp-modbus实现serial主机

LINKKEEE的博客 2567

提示器框架CO-STAR介绍以及如何工程化

提示器框架CO-STAR介绍以及如何工程化,方便快速了解提示工程做工程化需要考虑的相关问题

everlasting_188-java从业者 2573

迪文DGUSII串口屏中文显示实战:手把手教你制作16x16点阵字库

本文提供了一份迪文DGUSII串口屏16x16点阵中文字库制作的完整实战指南。从显示原理、字体选择与参数设置,到使用FontLib Make工具生成字库文件,再到部署、调用及存储空间优化,手把手教你解决中文显示难题,确保界面文字既美观又稳定。

weixin_29190573的博客 154

AI绘画:两组赛博咒语和ComfyUI使用方法

虽迟但到啊,上次说过要发,必然是要发滴!本来我是可以直接发的,但是我又想着发关键词的同时,最好是讲解一下用法,这样更友好。所以就拖了一天!下面先展示一下两套咒语的效果:这套咒语可以生成动物外形的赛博生物,巨头命令的画面,白色的外壳,充满未来感和科技感。这种风格有点《西部世界》的感觉。关键词(Positive Prompt):负关键词(Negative Prompt):这一套主题就有点废土末日风了,颜色偏深灰色。

托尼不是塔克 1673

深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image

深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image The Winning Solution to the iFLYTEK Challenge 2021 Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image PDF: https://arxiv.org/pdf/2202.10974.pdf PyTorch代码: https:

mingo_敏 3480

开源GIS -- 笔记

基础开发库 数据读写:GDAL/OGR(C/C++) ArcGIS和GE都是使用此工具 投影转换:Proj.4(C/C++) 拓扑计算:JTS(Java),GEOS(C++),Shapely(python) 组件式开发库 GeoTools(Java),DotSpatial(.NET) 空间分析: Scipy(通用科学计算、方程求解), numpy,NextworkX, rPy(统计分析), Scikit-learn,pysal(空间分析) 深度学习: Keras、 tensorflow、 pytor

DZ Space 4521

上次谁说要简历模板来着?来!

感谢B站小伙伴riocoder收集整理并提供的简历模板资料,希望对小伙伴们有帮助:随便看几个预览例子吧,都是那种简约型的:长按下面的二维码,关注后回复“简历”二字自行领取吧:长按扫码识...

cainiao_python的博客 156

YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力机制全面解析与应用

本文详细介绍了五种主流的注意力机制及其在YOLOv11中的应用。通过合理的模块选择和位置部署,注意力机制能够显著提升目标检测性能。

QQ_778132974的博客 873

【Stable Diffusion - Ai】小白入门必看(前期准备篇) !真材实料!不卖课!!!

对于Stable Diffusion我们听起来很陌生,但对于短视频平台中所出现的Ai动漫图片或者Ai视频所制作的人物我们一定不陌生,而这仅仅只是SD的冰山一角,因为强大的插件和扩展功能,无论是文生图、图生图、Ai图片背景更换、Ai图片背景扩展和Ai模特换衣等等功能都是比较强大的,而作为小白入门篇,我们需要用一台性能比较中等好些的电脑就能自己在家免费生成所需要的人物图片,而不需要借用网上付费的Ai图片制作工具啦!

miaomiaowins的博客 1483

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

游戏模板:MFPS 2.0: Multiplayer FPS

MFPS 2.0是一款高级的多人第一人称游戏模板,可帮助开发你自己的多人第一人称射击游戏。该模板包含多人射击游戏所需的所有基础和大量高级系统。该游戏工具包经过精心处理,使用了最新 Unity 技术,具有高效率和性能,使用 UGUI 呈现出优秀而专业的 UI 界面,还包含玩家 Mecanim 动画。前端有多种选项供你选择,可根据你的喜好和需求进行自定义,且使用 Photon PUN 2 作为网络解决方案。

控件与插件之大全 592

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

【AI 生成文本检测】1 高校正在弱化AI检测工具?2026年AI生成文本检测到底靠不靠谱?

同样一段文字,不同 AI 检测器却能给出完全不同的结果。问题不是工具没用,而是 AI 文本检测本来就是概率判断。高校为什么开始弱化它?答案比你想的更复杂。

BIYing_Aurora的博客 878

基于模板的代码生成器:从原理到实践,打造高效开发脚手架

在软件开发领域,代码生成是一种通过自动化工具根据预定义规则或模板创建源代码的技术。其核心原理在于将可复用的代码模式抽象为模板,并通过数据驱动的方式动态填充变量,从而实现代码的批量、标准化生产。这项技术的核心价值在于显著提升开发效率、保证代码一致性并减少人为错误,尤其适用于初始化项目结构、创建重复性业务模块等场景。模板引擎作为其核心组件,负责解析占位符并执行渲染,而交互式提示器则负责收集用户输入以提供个性化配置。通过将团队的最佳实践固化为可执行的模板,开发者可以快速生成符合规范的、开箱即用的代码结构,例如一个

weixin_28713299的博客 340

答辩PPT别瞎搞!用这工具3步生成学术风PPT,附9套模板+导师压箱底技巧

看到标题点进来的同学,是不是正对着空白PPT发愁?别慌!今天手把手教你用最简单的办法,搞定一份让导师直呼"专业"的答辩PPT。连自述稿模板、答辩话术都给你备好了,看完直接冲就完事! 说实话,做答辩PPT最头疼的不是找模板。网上资源一抓一大把,随便下个看着顺眼的就行。难的是把几万字的论文塞进20页PPT,还得逻辑清晰不跑偏,更别说还要准备演讲、应付导师提问……别急!今天从PPT制作到答辩话术,一次性给你整明白!

2301_79545694的博客 1244

DataWhale_Dify_task2简单实践

本文介绍了Dify平台的实践应用,主要包括三个核心功能:1)聊天助手开发,通过提示词设计实现角色扮演和文本游戏;2)知识库创建与检索,支持本地文件导入并应用于场景化问答(如新生入学助手);3)文本处理应用开发,以弹幕关键词提取和情感标注为例,展示了批量数据处理能力。实践表明,Dify能有效实现对话系统搭建、知识管理及自动化文本处理,为开发者提供了从基础应用到复杂工作流构建的全套解决方案,具有较高的实用价值和趣味性。

qq_52476263的博客 398

LLMs之DSPy:DSPy(可优化RAG系统)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

简而言之,更少的提示,更高的分数,以及更系统的方法来解决 LM 的难题。总的来说,DSPy为RAG系统的开发注入了新的活力,开辟了一种全新的构建和部署方式,值得AI开发者和研究人员探索和实践。总之,DSPy提供了一个系统和模块化的方法来设计基于PLM的NLP管道,有助于探索这个领域的新可能。:DSPy 的自动优化功能可以帮助调整您的 RAG 系统以获得更好的性能,通常超越手动调整的系统。>> 在几分钟到几十分钟的编译时间内,利用小型LM(如770M参数的T5)就可以实现强大的表现。

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高,仗剑走天涯,保持热爱,奔赴向梦想!低调,专注,谦虚,自律,反思,成长,还算比较正能量的博主,公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然,有点小情怀,也有点使命感呀 4068

ppt模板如何制作?6款实力工具助你速成ppt制作大师

好啦,我要分享的内容就是这些,掌握了根据文字智能生成ppt的技巧,各位小伙伴接下来是不是马上就想尝试看看。作为微软Office套件的一部分,Powerpoint AI集成了最新的人工智能技术来简化你的工作流程。Tome不仅仅是个简单的PPT生成器,它更像是一个故事讲述者,帮助你用更吸引人的方式分享信息。迅捷PPT是一款很受欢迎的智能PPT工具,同时它也拥有网页在线端,非常适合选择使用。强大的数据分析能力,可以将复杂的数据转换成易于理解的图表;基于Azure AI服务的强大支持,实现智能化的内容推荐;

qq_40427481的博客 893
上一篇: js高亮文本
下一篇: 图片边缘采样
composurext
博客等级 码龄10年 15粉丝 51原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值