想让大模型听话，关键在于写好Prompt。通过角色/任务、核心原则、上下文处理、CoT、输出规范和Few-Shot等模块，可以有效提升模型的准确性。角色定位明确任务，核心原则确保执行方向，上下文处理优化信息输入，CoT引导逻辑思考，输出规范统一结果格式，Few-Shot提供实例参考。这套方法适用于复杂场景，帮助你写出满意的Prompt，让模型更听话。

建模是软件开发中的关键环节，通过将复杂业务抽象为可理解的结构，连接需求分析与代码实现。软件工程涉及三类建模：业务建模、领域建模和数据建模。建模的难点在于语言模糊、现实世界复杂及团队沟通障碍。业务建模关注组织价值点，通过业务流程图和系统用例规约实现。领域建模是需求与计算机世界的桥梁，需平衡不变性与扩展性。

腾讯优图实验室通过前沿RAG技术，解决了信息爆炸时代下数据检索与生成的难题。其全栈解决方案涵盖了语义检索、结构化表检索和图检索，突破了传统局限。通过多阶段训练、精细化数据工程和多任务均衡配置，大幅提升了Embedding和Reranker模型的性能。自研的GraphRAG框架在构图效率和复杂推理上取得突破，推动了产业智能化升级。

在与AI结对编程时，优化Prompt设计是提升效率的关键。本文分享了从基础到高级的Prompt技巧：明确角色定义、结构化输出、提供上下文等基础方法；分步骤思考、Few-Shot学习、约束条件设置等中级技巧；以及元提示、动态角色切换、渐进式优化等高级策略。此外，还提供了代码生成、问题诊断等实用模板，并建议通过迭代优化、版本管理、A/B测试等最佳实践持续提升Prompt效果。

随着AI在代码生成领域的广泛应用，开发者面临的核心挑战已从“如何让模型生成代码”转向“如何生成高质量代码”。本文聚焦大模型代码生成中的关键因素——上下文窗口，深入分析Token机制、上下文丢失现象及其对代码质量的影响，提出了一套工程化的上下文管理方法论，旨在帮助开发者提升AI生成代码的质量，降低修改次数。通过实际案例和方法论，探讨如何在有限的上下文窗口内最大化技术信息的利用率，确保代码的准确性、一致性和可维护性。

腾讯广告推出LFM4Ads基础大模型，通过全表征、多粒度迁移框架解决推荐系统痛点。该模型创新性地迁移用户、物品及交叉表征，并聚合细粒度交叉表征以适配下游任务。三种迁移用法（特征级、模块级、模型级）显著提升业务指标，全平台GMV增长2.45%。模型支持海量数据处理，已在十余场景落地，持续探索更大规模与跨模态融合。

程序员如何用AI升级工作流？三大场景匹配不同协作模式：核心任务实时配合，重复任务放手AI处理，新技术探索先理解再实现。三个高效技巧：错误时果断重来而非修补，多目标任务拆分给不同AI代理，视觉截图比文字描述更精准。关键在于转变思维，按任务特性选择策略，拥抱概率性成功，让AI从工具变搭档。

Gorm是Go语言中强大的ORM库，支持多种数据库，简化了数据库操作。其核心思想是将数据库表映射为Go结构体，通过操作对象实现CURD。Gorm库的架构包括DB、Config、Statement、Scheme和Field对象，分别负责连接、配置、SQL映射、表映射和列映射。Gorm提供过程方法和结尾方法，前者构建SQL，后者执行并解析结果。使用Gorm时，需注意时间处理、软删除、批量插入等功能，避免常见错误。

今天聊聊企业级统一消息推送系统的架构设计。随着业务扩展，消息推送功能在各系统中重复开发，导致资源浪费和管理混乱。本文从核心挑战出发，梳理了系统架构，详细介绍了整体架构设计和技术架构设计，旨在打造一个高效、可靠、易扩展的统一推送平台，助力企业提升消息推送效率和管理水平。

Go语言性能优化核心在于深入理解GC机制，采用三色标记法和写屏障减少STW时间。通过减少堆对象分配、使用内存池、调整GOGC参数等手段优化GC扫描。并发编程中，异步处理非关键路径、减少锁竞争、使用协程池提升效率。此外，避免大日志、深度拷贝和反射，选择合适的编解码方式，利用pprof和trace工具定位性能瓶颈，确保系统高效稳定运行。

落地页设计关键在于利用心理效应提升转化率。光环效应强调第一印象的重要性，认知流畅性要求内容清晰易懂。社会认同通过他人选择增强信任，稀缺性和紧迫感激发行动欲望。视觉线索引导用户点击，信心信号降低风险疑虑。设计应聚焦信息传递与信任建立，结合文案与视觉呈现，实现高效转化。

腾讯广告推出LFM4Ads基座大模型，通过全表征、多粒度迁移框架，提升广告推荐效果。该模型采用三塔结构，抽取用户、物品及交叉表征，增强下游任务性能。创新性地将交叉表征聚合为用户级/物品级，解决对齐难题。下游应用分为特征级、模块级和模型级，显著提升GMV，最高达2.16%。LFM4Ads已上线多场景，未来将持续优化，探索更大规模与跨模态融合。

架构设计是软件系统的骨架，涵盖要素、结构和连接，旨在应对复杂性。从单体到分布式再到微服务，架构随业务增长而演进。设计时需遵循N+1、回滚、禁用、监控等原则，避免过度设计和过早决策。架构师需深入一线，确保架构落地，避免盲目追随大公司方案和过度追求新技术。

本文深入解析推荐系统的调度中枢，探讨其在不同发展阶段的设计与优化策略。从初创团队的简单系统到大厂中台的复杂平台，调度中枢需平衡稳定性与效率，支持灵活的实验迭代与高效的问题排查。通过分层架构、热加载机制和DAG图编排，提升系统性能和策略复用度，满足算法团队的快速实验需求。

Python 2 已在2020年停止维护，存在安全漏洞和性能问题，建议尽快升级到 Python 3。Python 3 提供了更强大的性能、更清晰的语法、更好的 Unicode 支持以及更丰富的模块库。虽然从 Python 2 迁移到 Python 3 需要手动适配，但通过工具如 2to3 和 modernize 可以简化迁移过程。性能测试显示，Python 3 在 CPU 和内存使用上均有显著提升，尤其在 AI 相关领域，主流框架如 PyTorch 和 vLLM 已全面支持 Python 3。

Tomoro是一款结合大数据、表格与AI的数据分析工具，旨在通过熟悉的表格操作与AI驱动的数据分析工作台，实现零门槛的大数据自助分析。Lumos作为Tomoro中的数据智能体，采用多智能体架构，解决复杂场景下的专业问题，并通过技术优化提升用户体验。本文深入探讨了Lumos的技术思路与实践，探索AI分析的更多可能。