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

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