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  • 掌握提示词工程,医护人员用AI写科普的4个进阶技巧

    在信息爆炸的时代,医学科普的需求日益增长。然而,临床工作的繁忙让许多医护人员难以抽出大量时间撰写文案。AI工具(如ChatGPT、Claude等)的出现,为医学内容创作提供了强大的助力。但直接问AI“什么是高血压”往往得到的是教科书式的枯燥回答。要让AI成为你的“科普助手”,关键在于掌握 “提示词工程” ——即如何用精准的指令,引导AI生成高质量、接地气的医学科普。

    以下是4个实操技巧,帮助你快速上手:

    一、 锚定“医学准确性”:建立你的AI医学知识库

    AI的“幻觉”(编造信息)是医学科普的大忌。在使用AI前,必须先给它“喂料”或设定权威边界。

    • 技巧: 在提示词中加入 权威数据库限定 和 错误修正机制 。
    • 示例提示词:

    “你现在是一位拥有10年临床经验的心血管内科医生。请基于UpToDate(或Cochrane Library、中国居民膳食指南)的最新证据,撰写一篇关于‘如何通过饮食控制高血压’的科普文。内容必须准确,若涉及数据或指南推荐,请注明来源。如果不确定,请说明‘目前证据尚不明确’。”

    二、 构建“医生人设”:让AI学会“说人话”

    AI默认的口吻通常是中立且冰冷的。好的科普需要温度和信任感,这就需要给AI设定一个具体的“医生人设”。

    • 技巧: 明确AI的 身份、沟通风格 和 目标受众 。
    • 示例提示词:

    “请扮演一位擅长与中老年患者沟通的全科医生。你的语言风格应该亲切、通俗易懂,避免使用生硬的医学术语。如果必须使用,请用‘打比方’的方式解释清楚。你的目标是让一位60岁的糖尿病患者明白‘为什么要控制血糖’。”

    三、 结构化输出:像搭积木一样组织内容

    不要让AI自由发挥。医护人员最擅长逻辑框架,你可以将科普文的结构“搭好”,让AI填充血肉。

    • 技巧: 提供 清晰的内容大纲 和 格式要求 。
    • 示例提示词:

    “请按照以下结构撰写一篇关于‘儿童发烧处理’的科普短文(约500字):

    1. 标题:吸引人的问题式标题(如:孩子发烧就烧坏脑子?真相是…)
    2. 误区澄清:列出2个家长最常见的错误认知并纠正。
    3. 处理建议:分点说明物理降温和用药的正确方法。
    4. 就医指征:明确什么情况下必须去医院。

    请使用小标题和emoji(如⚠️、💊)让排版更清晰。”

    四、 迭代优化:从“初稿”到“定稿”的打磨

    AI生成的第一版通常是“合格但平庸”的。你需要通过 追问(Follow-up Prompt) 来精修。

    • 技巧: 针对不满意的部分,提出 具体的修改指令 。
    • 示例追问:
    • “刚才那段关于‘他汀类药物副作用’的描述太吓人了,请用更客观、安抚的语气重写,同时强调获益大于风险。”
    • “请把‘房颤’的解释部分,用‘心脏电路短路’这个比喻来展开说明。”
    • “内容太专业了,请把它简化成给小学生家长看的版本,多用短句。”

    总结

    AI不是取代医生的创作者,而是 将医生的专业知识高效转化为大众语言的翻译官 。掌握以上4个技巧——设定权威边界、塑造医生人设、提供结构化框架、进行迭代追问,你就能让AI成为你医学科普创作中最得力的“实习生”,在繁忙的临床工作之余,轻松产出高质量的健康传播内容。

  • 告别一刀切,如何利用AI大模型重构个性化学习路径

    在传统的课堂中,教师往往需要面对数十名学生,教学进度和内容只能取“平均值”。而 AI 教育大模型的出现,正在将这种“标准化生产”模式转变为“定制化服务”。如果你想利用这一工具实现高效的个性化学习,只需掌握以下四个核心操作逻辑。

    一、 精准诊断:从“题海战术”到“靶向定位”

    很多学生的误区是盲目刷题,却不知道自己真正的薄弱环节在哪里。AI 大模型的强项在于动态评估。

    • 操作技巧: 不要直接问 AI“这道题怎么做”,而是抛出一个模糊的概念,让 AI 通过提问来定位你的盲区。
    • 示例: 当你觉得数学的“一元二次方程”没学好时,你可以告诉 AI:“我不太懂一元二次方程,请你通过提问来测试我的水平。”
    • 原理: AI 会像一位经验丰富的医生,通过苏格拉底式的追问(如:“你知道判别式的作用吗?”“因式分解法适用于什么情况?”),迅速锁定你是公式记忆错误,还是应用题逻辑不清,从而避免在已掌握的知识上浪费时间。

    二、 智能规划:生成“千人千面”的学习脚手架

    知道了问题所在,下一步是制定计划。AI 可以根据你的时间、目标和学习风格,生成精细化的路径图。

    • 操作技巧: 提供具体的约束条件和偏好。
    • 示例提示词: “我是一名视觉型学习者,每天只有 15 分钟碎片时间,目标是一周内掌握英语过去分词作定语的用法。请为我设计一个包含图表和短句练习的学习计划。”
    • 结果: AI 不仅会列出每天的任务,还会考虑到你的注意力时长和偏好,优先提供思维导图或图片辅助的记忆材料,而不是大段的文字说明。

    三、 深度互动:构建“无压力”的即时反馈环境

    学习最大的障碍是“怕犯错”和“等不及”。AI 大模型提供了24/7 的即时反馈和低压力的试错空间。

    • 角色扮演: 你可以让 AI 扮演任何角色进行对话练习。例如:“请扮演莎士比亚,用 16 世纪的英语和我讨论环保问题。”这在语言学习中尤为有效。
    • 即时纠错: 写完一篇作文或代码,直接投喂给 AI,它不仅能指出语法错误,还能分析逻辑漏洞,并提供修改建议。

    四、 持续进化:建立个人专属的“认知图谱”

    这是 AI 教学助手与传统教辅最本质的区别——记忆与进化。

    • 操作技巧: 定期让 AI 总结你的学习日志。
    • 示例: “回顾我们过去一周的对话,总结我在物理力学方面最容易犯的三个错误,并调整下周的复习重点。”
    • 效果: AI 会像一位贴身助教,记录你的每一次卡顿、每一个错题,并随着你的进步,动态调整教学策略。今天它可能在教你基础概念,下周就会根据你的掌握程度,引入更复杂的综合应用题。

    总结

    利用 AI 教育大模型重塑学习范式,本质上是将“老师找学生”转变为“知识找大脑”。通过精准诊断、智能规划、深度互动和持续进化这四个步骤,你不再是流水线上的标准化产品,而是拥有独特学习路径的个体。掌握这一工具,你就掌握了在未来教育中领跑的钥匙。

  • 解锁大模型潜力:提示词工程的核心技巧与本质逻辑

    在人工智能的浪潮中,大模型(LLM)如GPT、Claude等已成为通用的智能助手。然而,很多人在使用时常常感到困惑:为什么同样的模型,别人能问出精准的代码或创意文案,而我得到的却是泛泛而谈的废话?

    答案在于 提示词工程(Prompt Engineering) 。如果把大模型比作一位拥有亿万藏书却略显健忘的天才,提示词就是唤醒他特定记忆、引导他逻辑思考的“咒语”。掌握提示词工程,并非学习高深的编程,而是学习如何“正确地提问”。

    以下是提示词工程的核心技巧与逻辑:

    一、 角色设定(Role Setting):给模型“戴帽子”

    大模型本身是中性的,它可以是诗人、程序员,也可以是小学生。在提问的开头,明确赋予模型一个具体的角色,能显著提升输出的专业性和风格一致性。

    • 差的提示词: 写一篇关于环保的文章。
    • 好的提示词: 作为一名拥有20年经验的环保科普作家,以生动有趣的语言,为10岁儿童写一篇300字关于垃圾分类重要性的短文。

    逻辑: 角色设定缩小了模型的输出范围,使其调用对应领域的知识库和语言风格。

    二、 指令清晰(Clear Instructions):避免“猜谜游戏”

    大模型不擅长解读模糊的潜台词。你的指令必须像给机器人下命令一样精确,包含 动作、对象、约束条件 。

    • 模糊指令: 告诉我一些关于北京的信息。
    • 清晰指令: 列出北京的5个必游历史景点,并简要说明每个景点的独特之处,要求每个描述不超过50字。

    逻辑: 明确的指令减少了模型的“思考负担”,直接导向你想要的结果。

    三、 上下文与示例(Context & Few-Shot Prompting):给模型“看例题”

    如果任务复杂或需要特定格式,直接给模型“喂”几个例子(Few-Shot)比长篇大论的解释更有效。这利用了模型的“上下文学习”能力。

    • 零样本(Zero-Shot): 把下面的句子翻译成法语。
    • 少样本(Few-Shot):
    • 英语:Hello, world!
    • 法语:Bonjour, le monde!
    • 英语:I love learning AI.
    • 法语:J’adore apprendre l’IA.
    • 英语:What time is it?
    • 法语:[请模型补全]

    逻辑: 示例是最高效的教学方式,模型能迅速捕捉模式。

    四、 思维链(Chain of Thought, CoT):让模型“慢思考”

    对于数学推理、逻辑分析等复杂问题,直接要求答案往往会出错。CoT技巧要求模型先“说出”推理过程,再给出结论。

    • 直接提问: 小明有5个苹果,吃了2个,妈妈又给了他3个,现在小明有几个苹果?
    • CoT提示: 小明有5个苹果,吃了2个,妈妈又给了他3个,现在小明有几个苹果? 请一步步推理,然后告诉我答案。

    逻辑: 模拟人类解决问题的步骤,强迫模型进行“慢思考”,显著提高推理准确率。

    五、 约束输出格式(Output Formatting):定制“答卷”

    在实际应用中,我们可能需要JSON、Markdown或表格数据。明确指定格式,能省去后续处理的麻烦。

    • 提示词: 请用JSON格式列出北京的3个景点,包含字段:name, location, description。

    六、 避免幻觉(Avoiding Hallucinations):要求“有凭有据”

    大模型有时会一本正经地胡说八道(幻觉)。为了减少这种情况,可以在提示词中加入验证机制。

    • 提示词: 回答以下问题。 如果你不确定答案,或者答案不在你的知识库中,请直接说“无法回答”,不要编造信息。

    提示词工程的本质,是 “人类智能”对“人工智能”的引导与对齐 。它不需要你精通算法,但需要你具备清晰的逻辑思维和对任务的深刻理解。

    记住这三个核心原则: 清晰(Clear)、具体(Specific)、引导推理(Guide Reasoning) 。通过不断练习和调整,你就能让大模型成为你手中最锋利的工具。

  • 小微企业做前端选型,其实没你想的那么复杂

    面向企业级应用,特别是小微研发团队的前端技术选型,其实不必一上来就追求“最全最高级”。更务实的思路是:在有限人力下,用团队熟悉的技术栈,快速搭起一个可长期演进的后台基座。

    flowchart LR
      A[企业级前端方案选型] --> B{是否需要完整源码控制?}
      B -->|是| C{前端技术栈偏好?}
      B -->|否, 优先速度| F[低代码/零代码平台]
    
      C -->|React| D1[Ant Design Pro, Arco Design Pro React]
      C -->|Vue| D2[Ant Design Vue Pro, Vben Admin, Arco Design Pro, Vue Element Plus 模板]
      C -->|Angular| D3[ngx-admin, CoreUI, Angular Admin]
    
      D1 --> E[基于模板二次开发搭建中后台系统]
      D2 --> E
      D3 --> E
    
      F --> G{是否私有化部署/源码交付?}
      G -->|是| H[JeecgBoot, 云程, 启效云等可本地化部署并交付源码的平台]
      G -->|否| I[宜搭, 简道云, 明道云,氚云等 SaaS 零代码平台]
    

    一、小微团队先看团队,再看技术

    与其纠结 React / Vue / Angular 谁更先进,不如先回答三个现实问题:

    1. 团队现在最熟悉什么?
      • Vue 多还是 React 多?
      • 是否有人做过中后台 / SaaS 后台项目?
    2. 项目节奏是怎样的?
      • 是 1–3 个月快速验证,还是要运营 3 年以上?
    3. 能承受多大的复杂度?
      • 有多少精力放在权限、多租户、规范、脚手架等基础设施上?

    结论很简单:优先选用团队已经较熟的技术栈,在此之上选择成熟的中后台模板或脚手架,而不是从 0 造轮子。


    二、按技术栈的大致方向

    1. React 方向

    如果团队 React 经验更充足,可以重点关注:

    • Ant Design Pro 及基于 Ant Design 的社区后台模板
      • 布局、导航、表单、表格、图表等中后台常见模块开箱即用
      • 文档与社区成熟,遇到问题更容易找到答案

    适合:已有 React 项目积累,希望在统一设计语言下快速搭建中后台的小团队。

    2. Vue 方向

    如果团队更熟悉 Vue,可以考虑:

    • 基于 Element Plus / Ant Design Vue / Arco Vue 的后台模板
      • 中文资料和社区资源丰富,上手门槛低
      • 目录结构清晰,适合作为自研脚手架的起点

    适合:以 Vue 为主栈,希望“少踩坑、快落地”的小微研发团队。

    3. 既有历史项目或特定要求

    • 如果公司已有大规模 Angular 项目,或行业客户强制要求 Angular
      • 可以在既有生态上选择成熟的 Angular Admin 模板
      • 把它视为“现有技术栈下的加速器”,而不是从 0 新选的主栈

    三、按团队规模与项目周期简化决策

    1–3 人团队,1–3 个月项目:

    • 建议选用 轻量级后台模板:代码简单、结构清晰、可快速改造
    • 关注点:登录、菜单、表单、表格这些“刚需能力”能用就行
    • 目标:先把业务跑起来,比一开始就搭特别重的架构更重要

    3–8 人团队,半年到一年以上项目:

    • 可以选择工程化更完善、扩展性更好的 Admin 解决方案
    • 在权限、多语言、主题、多租户等方面预留演进空间
    • 把这个项目当作“组织级后台基座”的第一版来建设

    一句话:小团队优先轻量可控,大一点的团队再考虑更完整的架构能力。


    四、善用成熟方案,而不是从 0 搭建

    无论 React 还是 Vue,如今的中后台解决方案普遍已经帮你准备好:

    • 通用布局与导航
    • 表单、表格、筛选、图表等高频组件组合
    • 一定程度的权限与路由管理
    • 合理的目录结构与工程化约束

    对小微企业而言,更推荐的路径是:

    1. 选择一套主流、维护活跃的后台模板
    2. 把 不需要的功能删掉,而不是全部接进来
    3. 在迭代中逐步沉淀:自有组件库、脚手架、最佳实践

    这样既能缩短首版上线时间,又能为后续多项目复用打下基础。


    五、给小微企业的选型小结

    站在小微企业技术负责人的视角,一套合适的前端选型大致要回答三件事:

    1. 今天能不能快速用起来?
      • 团队已有经验 + 成熟模板,避免大规模“边学边做”。
    2. 1–3 年后还能不能撑得住?
      • 选择生态成熟、文档完善、社区活跃的方案,为长期迭代留空间。
    3. 能不能沉淀自己的资产?
      • 在现有方案上抽象出适合团队的组件库、脚手架和规范。

    真正适合小微企业的前端选型,不是看起来最复杂、名词最多的那一套,而是那套 团队能驾驭、能支撑业务持续演进、并且成本可控的技术组合

  • 智能体设计模式:四类核心模式的区别与适用场景

    智能体设计模式:四类核心模式的区别与适用场景

    Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems

    下载代码 https://github.com/ginobefun/agentic-design-patterns-cn 使用Trae的分析结果

    经过对”agentic-design-patterns-cn”项目中四类设计模式的深入分析,我将从核心目的关键组件适用场景复杂度典型应用等方面进行系统比较:

    1. 核心设计模式 (Core Patterns)

    核心目的

    提供智能体设计的基础构建块,解决”如何构建智能体”的基本问题,实现从简单到复杂的任务处理能力。

    关键组件

    • 提示链(Prompt Chaining):将复杂任务分解为顺序子任务
    • 路由(Routing):根据输入动态选择处理路径
    • 并行化(Parallelization):并发执行独立子任务
    • 反思(Reflection):通过生产者-评论家模型实现自我评估
    • 工具使用(Tool Use):通过函数调用与外部API交互
    • 规划(Planning):将目标分解为可执行步骤
    • 多智能体协作(Multi-Agent Collaboration):实现智能体间的协同工作

    适用场景

    • 基础智能体开发的起步阶段
    • 处理结构化、流程化的任务
    • 对实时性和资源消耗要求不高的应用
    • 需要快速原型验证的场景

    复杂度

    相对较低,易于理解和实现,是其他高级模式的基础。

    典型应用

    • 简单对话系统和客服机器人
    • 信息检索与处理工具
    • 基础任务自动化流程
    • 快速原型开发

    2. 高级设计模式 (Advanced Patterns)

    核心目的

    增强智能体的高级认知能力,解决”如何让智能体更聪明”的问题,实现更复杂的交互和决策。

    关键组件

    • 记忆管理(Memory Management):分为短期(LLM上下文窗口)和长期记忆(向量数据库)
    • 模型上下文协议(MCP):标准化LLM与外部资源的接口
    • 目标设定与监控(Goal Setting and Monitoring):通过反馈循环实现迭代目标验证

    适用场景

    • 需要长期记忆和个性化交互的应用
    • 复杂任务的规划与执行
    • 对上下文理解要求高的场景
    • 需要持续学习和适应的智能体

    复杂度

    中等,需要额外的工具和架构支持(如向量数据库、会话管理系统)。

    典型应用

    • 个性化助手和导师系统
    • 长期项目规划与管理
    • 复杂问题的推理与解决
    • 需要上下文感知的智能应用

    3. 集成设计模式 (Integration Patterns)

    核心目的

    实现智能体与外部系统的可靠集成,解决”如何让智能体融入现有生态”的问题,确保系统的稳定性和可用性。

    关键组件

    • 异常处理与恢复(Exception Handling):通过重试/回退机制确保系统韧性
    • 人机协同(Human-in-the-Loop):在关键环节引入人类监督
    • 知识检索(RAG):通过外部知识库增强智能体能力

    适用场景

    • 需要与企业现有系统集成的场景
    • 对可靠性和安全性要求高的应用
    • 涉及敏感信息或伦理问题的领域
    • 需要外部知识增强的智能体

    复杂度

    中等偏高,需要系统级设计和外部资源支持。

    典型应用

    • 企业级AI应用和系统集成
    • 内容审核与 moderation 系统
    • 基于知识库的问答平台
    • 医疗诊断辅助系统

    4. 生产设计模式 (Production Patterns)

    核心目的

    确保智能体在生产环境中的高效、可靠运行,解决”如何大规模部署和管理智能体”的问题。

    关键组件

    • 智能体间通信(A2A):实现不同框架智能体的互操作
    • 资源感知优化(Resource-Aware Optimization):动态管理计算、时间和财务资源
    • 评估与监控(Evaluation and Monitoring):持续跟踪性能、检测异常和确保合规

    适用场景

    • 大规模智能体系统部署
    • 多智能体协作的复杂环境
    • 对成本、性能和可靠性要求极高的生产环境
    • 需要持续优化和迭代的智能体系统

    复杂度

    ,需要全面的系统设计和运维支持。

    典型应用

    • 企业级智能体平台
    • 大规模多智能体协作系统
    • 关键业务流程自动化
    • 智能城市和物联网中的分布式智能体系统

    总结:选择指南

    选择因素核心设计模式高级设计模式集成设计模式生产设计模式
    项目阶段初始开发功能增强系统集成大规模部署
    主要挑战基础功能实现智能能力提升外部系统对接系统运维管理
    资源需求中等中等偏高
    团队经验入门级中级中级+高级

    最佳实践建议

    1. 从核心模式开始:任何智能体项目都应首先掌握核心设计模式
    2. 渐进式增强:根据需求逐步引入高级和集成模式
    3. 生产就绪:在大规模部署前确保应用生产设计模式
    4. 组合使用:实际项目中通常需要组合使用多种模式,形成完整的智能体解决方案

    通过合理选择和组合这些设计模式,可以构建出既智能又可靠的AI智能体系统,满足从简单到复杂的各种应用需求。