你在写prompt时候，是不是总觉得大模型它不听话。要么答非所问、要么一堆废话。扒开思考过程仔细阅读时而觉得它聪明绝顶，时而又觉得它愚蠢至极。明明已经对了怎么又推理到错的地方去了，明明在提示词中提醒过了不要这么思考它怎么就瞎想了。这也许就是每一个Prompt Engineer的困扰。怎么能让模型按照要求去思考。长提示词到底应该怎么写，有没有方法可以一次命中，找到那个终极的提示词。 答案是否定的，一篇成功的长提示词总是要经历初始版本、调优、测试、再调优。不过这个过程中有规律可循，有方法可套。 以下就是被提示词反复捶打，经历无数痛苦经历后总结的一套提示词写作方案，保你可以得到满意的长提示词，让模型听话。
在软件开发的世界里，“建模”往往是被频繁提起，却又容易被忽视的环节。无论是需求分析、系统设计，还是最终的代码实现，建模都扮演着承上启下的关键角色。它不仅仅是画几张图，而是一种把复杂业务抽象成可理解、可实现结构的过程。本文将从建模的基本概念出发，梳理软件工程中的三类建模方式，探讨为什么建模始终是软件工程的难题，并结合业务建模的具体推导环节，帮助开发者更清晰地理解业务建模的价值与实践路径。
在与AI结对编程的过程中，优秀的 Prompt 设计是充分发挥 AI 能力的关键。本文将分享一些开发中实用的 Prompt 优化技巧，帮助开发者更高效地与 AI 协作。
随着大模型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"如何让模型生成高质量的代码"。本文聚焦于大模型代码生成中的关键因素——上下文窗口，通过深入分析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。文章目标想为开发团队提供了可操作的实践指南，旨在帮助实际的开发工作中提升大模型生成的代码质量，降低开发者对大模型生成的代码的修改次数。
在信息爆炸的时代，如何从海量数据中精准获取知识并生成智能回答，已成为AI落地的核心挑战。腾讯优图实验室凭借前沿的RAG体系，突破传统检索与生成的局限，打造了一套覆盖语义检索、结构化表检索、图检索的全栈解决方案。 本文将为你深度解析优图实验室RAG技术的架构设计与创新实践：从多阶段训练的2B级Embedding模型、Reranker分层蒸馏，到结构化表的智能解析与查询，再到自研GraphRAG框架在构图效率与复杂推理上的突破。目前，优图实验室自研的RAG技术已应用在多个领域和产品，未来，我们更将着力于迈向Agentic RAG与低成本精细化方向，推动产业智能化升级。
如果你在开发项目里用过 i9-13900K，可能也遭遇过这种情况：程序跑得好好的，突然间就崩了。检查下来，问题竟然出在 CPU 的供电电压波动上。对于开发团队来说，这类硬件缺陷我们无力改变，但应用又必须要跑起来。 于是我们决定换个角度——从代码入手，看能否通过分析调试，来降低故障率。这篇文章，就是这次尝试的复盘记录。
智能体（Agent）正成为大模型落地的关键载体。无论是研究探索还是实际应用，高效、易用、可复现的智能体框架，都是推动智能体生态发展的基础设施。然而，研究者和开发者却常常遇到一些难题：例如上手门槛高、依赖环境复杂、实验难以复现，以及动辄需要训练模型或者充值海外昂贵的闭源模型API才能取得可靠的效果表现！ 9月2日，腾讯优图实验室正式开源Youtu-Agent ——一个简单而强大的智能体框架，兼顾极简设计与高性能表现，既能服务科研基线需求，也能支撑实际应用构建，最重要的是不需要训练模型、不依赖海外闭源模型就能取得极佳的效果表现！
本文探讨了如何通过AI协作重塑编程工作流，帮助读者从“效率困境”转向“场景化解决方案”。文章借鉴了Anthropic团队的内部案例，提供了一套框架和技巧，旨在将AI从简单的编码助手升级为开发搭档，提升工作效率并扩展能力边界。核心目标是帮助程序员和非技术人员通过AI协作实现任务自动化、知识加速和团队协作优化。
