优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。 提示语的基本结构包括指令、上下文和期望 ▪ 指令（Instruction)：这是提示语的核心，明确告诉AI你希望 它执行什么任务。 ▪ 上下文（Context)：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理 解和执行任务。 ▪ 期望（Expectation)：明确或隐含地表达你对AI输出的要求 和预期。 提示语类型 提示语的本质 1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容

优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。 提示语的基本结构包括指令、上下文和期望 ▪ 指令（Instruction)：这是提示语的核心，明确告诉AI你希望 它执行什么任务。 ▪ 上下文（Context)：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理 解和执行任务。 ▪ 期望（Expectation)：明确或隐含地表达你对AI输出的要求 和预期。 提示语类型 提示语的本质 1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容

会要求你 立刻赶往医院。如果指标比较严重，需要立即行动；否则，可以在家庭和工作 冲突稍缓后，安排陪同父母进行进一步检查。 p 明确背景和身份 p 详细描述各个情境 p 说明你当前的困惑或目标 p 提出具体问题 p 请求分步建议或优先级排序 p 提供更多背景信息（如需要） 情景还原：你是一个白领，面临以下事情：19:00女儿钢琴比赛 vs 跨国并购会议、季度裁员指标压力导致失眠、 健身 第二步：分项深入探讨，获取针对性建议 p 第三步：请求综合协调与优先级排序 p 第四步：补充详细背景信息（视情况而定） 如何使用DeepSeek处理社交关系 “社交障碍？DeepSeek教你‘高情商’破局！ 场景1：过年催婚如何通过AI应对 场景描述：春节家聚，面对七大姑八大姨的催婚问题 背景：春节期间，家里聚满了亲戚，气氛热闹却也有些紧张。作为一个已工作的年轻人，你已经预料到会被问到婚姻 示例：主动询问，“您最近有什么新鲜事吗？我听说您 最近在学习摄影？” p 寻求家长支持 示例：私下对父母说，“我知道大家都很关心我，但我 希望能有时间去寻找合适的伴侣，希望您能理解和支持 我。” 场景2：婆媳关系中的代际冲突 背景：你和丈夫结婚后，和公婆住在一起。由于代际差异，你和婆婆在教育孩子、家务分配、生活习惯等问题上频 频发生矛盾。婆婆习惯于传统的方式，而你则希望以更现代的方式管理家庭事务。一次争吵后，气氛变得紧张，双

王成昌（晙曦）蚂蚁金服技术专家2/20 一、业务背景 二、多集群管控 三、发布运维体系 目 录 contents 目录3/20 一、业务背景 业务背景4/20 业务背景 业务架构 演进 • 容量  应用|数据库|机房 • 容灾  机房|地域5/20 业务背景 业务架构 单元化 • 高可用 • 一致性 • 可扩展 • 高性能6/20 业务背景 业务诉求 • 运维成本 SaaS 面向站点级别输出7/20 PaaS 能力 • 面向多租户多环境； • 基础资源管控； • 应用发布运维体系； • 业务实时监控，日志收集； • 机房级和地域级容灾能力; 业务背景业务背景 CAFÉ API Server Aggregation Layer 异地多活架构 同城双活架构 K8S API Server 基础发布运维 跨集群应用 资源管理 IaaS层（Ali 跨集群发现12/20 联邦架构 • 关系型存储；  数据量  容灾 • 基于部署单元分发 多集群管控13/20 三、发布运维体系 发布运维体系14/20 应用管理&交付 • 基于统一管控背景下的 Dockerfile 管理和生成； • 基于组件关联的 FedAppInstance + revision 版本控制； • 快速构建能力 - binary2Image 能力； 发布运维体系15/20

Service Mesh (Istio模式) 带完善的控制 平面，如Istio 只有Sidecar， 直接集成周边 不现实 Istio的非k8s支 持投入产出比 太差 背景1：原生Istio无法支撑我们的规模 背景2：k8s（Sigma3.1）将加快普及 K8s普及在即， 不适合再大面积 铺开，快速会师ü 和路线1的核心差别 • 是先上k8s，还是先上Service Mesh • 而且是终极形态的Service (Istio模式) 部署在K8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 应用终极形态 应用现状 1 1 1 2 4 4 背景1：早期未普及k8s，我们选择一边走路线4，一边准备终极形态 背景2：后期确认k8s的大方向，加上调研结果，放弃路线2 背景3：最近确认k8s将加快普及，启动路线1，会师路线4 第一步：k8s 全面铺开 第三步：接入 (完善后的)Istio， 和社区方案统一 102:12220 192.168.1.103:12220 192.168.1.101:12220 To：192.168.1.102:12220 To：192.168.1.103:12220 背景：k8s内外网络打通，IP互通透明拦截带来的升级弹性：对应用透明，支持直连/单跳/双跳 Service-A Outbound Sidecar Traffic Interception To:

CNCF 前 TOC 成员 - 李响 服务注册、发现与配置管理是构成大型分布式系统的基石。Nacos 是集成了这三种能力的现代化、 开源开放的代表系统。本书系统化的介绍了 Nacos 诞生的历史背景以及其在阿里集团内部孕育的过 程，阐述了打造⼀款实用、易用系统的全过程。另外，本书也从设计、架构方面详细介绍了 Nacos 的实现，分享了 Nacos 在业内的最佳实践和用户案例。相信对分布式系统和其实现有兴趣的  审计系统：扩展接口方便与不同公司审计系统打通。  通知系统：核心数据变更，或者操作，方便通过 SMS 系统打通，通知到对应人数据变更。 21 > Nacos 架构 Nacos 配置模型 背景 在单体架构的时候我们可以将配置写在配置文件中，但有⼀个缺点就是每次修改配置都需要重启服 务才能生效。 当应用程序实例比较少的时候还可以维护。如果转向微服务架构有成百上千个实例，每修改⼀次配 的量级很大的话，并且本身有⼀套比较好的 Paas 层服务，那么完全可以复用已有的存储组件，实 现 Nacos 的计算层与存储层彻底分离。 Nacos 架构 < 38 Nacos 自研 Distro 协议 背景 Distro 协议是 Nacos 社区自研的⼀种 AP 分布式协议，是面向临时实例设计的⼀种分布式协议， 其保证了在某些 Nacos 节点宕机后，整个临时实例处理系统依旧可以正常工作。作为⼀种有状态

com/opencurve/curve 概述背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划背景 • 多个存储软件：SDFS、NEFS、NBS • 已有的开源软件：Ceph • 不能胜任性能、延迟敏感的场景 • 异常场景抖动较大（比如慢盘场景） • 去中心节点设计在集群不均衡的情况下需要人工运维 • 基于通用分布式存储构建上层存储服务背景 01 02 03 04 总体设计 copyset的leader Chunkserver节点； 4. Client 向 leader 发送读写请求, Chunkserver 完成后通知client； 5. Client通知用户请求完成。背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划单卷4K随机读写IOPS 102k 39.7k 41.7k 127k 4K随机写 4K随机读 Ceph（L/N） Curve 单元测试 行覆盖80%+，分支覆盖70%+ • 集成测试 Given When Then 方法 完备的测试用例集 • 自动化异常测试 41个异常用例 • 自动化大压力随机故障注入 20轮随机故障注入背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划• 性能优化 • 满足数据库性能要求 • 大io吞吐优化 • muti raft 性能优化 • 开源 • 系列技术分享 •

经验丰富的数据分析师 具备十年销售经验的SaaS系统商务 …… Task（任务） 具体任务描述： 写一份关于XXX活动的小红书宣推文案 写一份关于XX事件的舆论分析报告 （XX活动/事件相关背景信息如下……） Goal（目标） 期望达成什么目标效果： 通过该文案吸引潜在客户，促成消 费……通过该报告为相关企业管理 者提供……策略支撑 Objective（操作要 求） 字数要求、段落结构、用词风格、 提示工程竞赛冠军提示词框架 "R"，代表 "Response"， 想要的回应类型。 一份详细的研究 报告？一个表格？ Markdown格式？ "C"代表 “Context（上 下文）” 相关的 背景信息，比如 你自己或是你希 望它完成的任务 的信息。 "O"代表 “Objective （目标）” 明 确的指示告诉 AI你希望它做什 么。 "S"代表“Style （风格）” 想 要的写作风格， "全维度智能体提示框架" (Comprehensive Agent Prompting Framework, CAP Framework) 核心层: 1.身份定义 (Identity) •角色属性 •专业背景 •交互特征 执行层: 2. 能力矩阵 (Capability Matrix) •功能范围 •专业技能 •决策权限 约束层: 3. 边界系统 (Boundary System)

响应速度快，高效输出数据分析 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对 幸存率的影响，结合历史背景对数据 及规律进行验证，并敏锐察觉数据异 常，提出了异常处理建议。 1、读取titanic遇难者名单excel 使用户能够快捷地进行文献数据 的检索、选取和综述生成，操作 路径清晰，交互体验流畅高效。  语言支持：支持英文和中文内容 生成。 知网研学平台  界面友好：操作界面简洁明了，用户容易上 手，非技术背景用户也能快速学会使用该工 具进行文献综述的生成。  灵活定制：支持使用本地部署的语言模型， 为有特定需求的用户提供了更多灵活性。  实时演示：提供实时演示demo，方便用户了 解和体验工具的功能。 成文本适合辅助学术研究和论 文撰写 文本较为学术，内容涵盖引言、 各层面的分析，总结与展望、 参考文献 文本贴近学术综述，内容涵盖 了引言、研究现状、参考文献 文本倾向于事实现状，内容包 括历史背景、当前趋势、应用 领域、挑战与局限、未来方向 等，结构清晰，适合用于行业 分析和趋势预测 参考文献管理 参考文献数量相对更多，涵盖 国内外学术文献，参考文献标 注格式规范，引用的文献来自

C u r v e 质 量 、 监 控 与 运 维 秦 亦 1/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系Curve 是网易针对块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 多种场景自研的分布式存储系统：  高性能、低延迟  当前实现了高性能块存储，对接OpenStack和 K8s  网易内部线上无故障稳定运行近两年  已完整开源 测试方法论（单元测试、集成测试、系统测试） 监控 ✓ 监控架构 ✓ 指标采集、后端处理、可视化展示 运维 ✓ 运维特性 （易部署、易升级、自治） ✓ 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系软件质量 软件质量的定义是：软件与明确地和隐含地定义的需求相一致的程度。 为了确保最终交付的软件满 opencurve/curve (github.com) 17/33CI测试与异常测试报表 18/33 Curve通过jenkins软件实现代码的持续集成（CI），下面分别是CI测试和异常测试的报表。背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系 19/33Curve监控架构 Docker-compose Prometheus Grafana