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我的 Cursor 编程实践经验分享
本文深度总结了作者在大淘宝技术团队近两个月使用 Cursor AI 编程助手的实战经验。文章首先剖析了开发者在使用 Cursor 时常遇到的效率和产出不符预期等痛点，并明确指出 Cursor 在日常开发中实现提效的关键在于“有效的 Rules、正确的开发流程和标准的 Prompt”。文章详细介绍了如何构建标准化的 Prompt，包括目标、上下文和具体要求，并提供了项目理解、方案设计、代码生成和单测…- 0
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程序员必备！Prompt 三大进阶技巧和实用模板
本文为程序员提供了与 AI 高效协作的 Prompt 工程指南。文章从基础的角色定义、结构化输出、提供上下文，到中级的链式思考、Few-Shot 学习、约束设置、假设验证、对比分析和错误预演，再到高级的元提示、动态角色切换、渐进式优化、多维度评估和反向工程等多个层面，详细阐述了 Prompt 的优化技巧。此外，文章还提供了代码生成、问题诊断、技术调研等实用 Prompt 模板，并分享了迭代优化、版…- 0
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如何使用 Langbase 为 AI 代理编写有效的 Prompt 工程
本文探讨了使用 Langbase 平台的 AI 代理 Prompt 工程。它涵盖了 Prompt 工程的基础知识，强调清晰的目标定义、持续的实验以及将 LLM (Large Language Model) 视为机器。它分享了 Prompt 工程设计技巧，例如具体化、控制长度、提供上下文以及使用逐步推理。本文详细介绍了 Langbase 管道代理的 Prompt 工程，包括系统、用户和 AI 助手 …- 0
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一文讲透大模型应用开发：新时代技术核心竞争力人人都能掌握！
本文为非 AI 背景的开发者提供大模型应用开发的入门指南。阐述大模型在业务中发挥作用的方式，强调开发者无需深厚的 AI 和数学知识背景即可参与。详细介绍了基于 LLM 的应用开发流程，包括如何利用 Prompt Engineering 与大模型协作，通过 Function Calling 实现复杂功能。深入探讨如何将大模型应用于知识问答等实际业务，利用 RAG（检索增强生成）技术解决大模型上下文长…- 0
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深入解析｜Cursor 编程实践经验分享
文章深度分享了作者团队在实际项目中使用 Cursor AI 编程助手近两个月的实践经验。核心观点是通过“有效的 Rules + 正确的开发流程 + 标准的 Prompt”三要素，可以显著提升编程效率。文章详细阐述了 Prompt Engineering（PE）对于开发者使用 Cursor 的重要性，并提供了结构化的 Prompt 编写原则和具体示例，覆盖项目理解、方案设计、代码生成和单测生成等不同…- 0
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不需要 AI 和数学知识背景，这篇文章带你学会大模型应用开发
本文旨在帮助非 AI 背景的开发者快速上手大模型应用开发。文章首先强调，参与大模型应用开发无需深厚的 AI 和数学知识。接着，详细介绍了基于 LLM 的应用开发流程，包括 Prompt 工程和 Function Calling。随后，文章深入讲解了如何将大模型与具体业务知识结合，实现 RAG（检索增强生成），解决知识问答场景中的问题。最后，文章还探索 AI Agent 的应用方向，为开发者指明了在…- 0
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