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标签： #DSPy #DeepSeek #PromptEngineering #LLM #AI开发 #Python 📉 前言：Prompt Engineering 已死？
传统开发 LLM 应用的流程是这样的： 写一个复杂的 Prompt。 测试几个 Case，发现不行。 修改 Prompt（加一句“请一步步思考”）。 再测试，发现之前的 Case 又坏了。 …
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2026/1/7 16:24:55
Text-to-SQL 终极方案：基于 Vanna.ai (Python 库) 训练专属 SQL 生成模型，准确率吊打通用 LLM
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你是否遇到过这种情况？ 字段幻觉：LLM 以为用户表叫 users，实际上你叫 t_sys_usr_01。 逻辑缺失：你问“上月毛利是多少”，LLM 用 收入 - 成本，但你们公司的算法其实是 (收入 …
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2026/1/7 16:24:55
运营同事最爱：一键批量生成海报/水印/尺寸适配
运营需求的本质：同一套模板 + 多条数据 + 多平台尺寸 → 输出一堆一致、可追溯的素材包。 你要做的不是“脚本”，而是模板化流水线（Poster Pipeline）。 1）目标与边界：把需求拆成 4 个稳定模块 模板渲染：背景 + 文案 + 图片(logo/角标) + 二维码 水印系统：文字/图片水印…
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2026/1/7 16:24:55
性能测试自动化框架设计：构建高效、可扩展的测试解决方案
在当今快节奏的软件开发环境中，性能测试已成为确保应用可靠性和用户体验的关键环节。然而，手动性能测试效率低下、易出错，无法满足现代敏捷开发和持续集成（CI/CD）的需求。自动化框架的引入，能显著提升测试的…
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2026/1/7 16:24:55
邮件轰炸式通知太烦？用 Python 做一个“智能提醒器”：只推送关键变化
你一定遇到过这种灾难： CI 每次跑完都发邮件、监控每分钟都发一封、群里提示刷屏到“有用信息”被淹没。 真正想要的是：只在“关键变化”发生时提醒，并且能做到：去重、节流、合并摘要、可追溯。 这篇文章给你一套可落地的“智能提醒器（Smart Notifier）”思路与核心代码：…
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2026/1/7 16:24:55
如何用Chaos Engineering提升韧性
为什么软件测试从业者需要关注Chaos Engineering？在数字化转型的浪潮中，软件系统的复杂性日益增加，意外故障可能导致灾难性后果——从服务中断到数据丢失。作为软件测试从业者，您传统的职责是发现和修复bug，但在云原生…
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2026/1/7 16:24:55
CSV 10GB 怎么处理？我用“分块 + 流式写入”把电脑救活（只推关键计算，不把内存当垃圾桶）
10GB CSV 最大的坑不是“文件大”，而是： 你一旦 pd.read_csv() 全量读进来，内存会被 DataFrame 的列对象、字符串、索引、dtype 推到爆。 解决思路也不复杂：永远不要把 10GB 当成一个 DataFrame 来处理，而是当成一个“数据流”。 1）先上结论：正确的处理姿势是“流水线”…
建站知识
2026/1/7 16:24:55
（114页PPT）企业信息化成熟度评估指标（附下载方式）
篇幅所限，本文只提供部分资料内容，完整资料请看下面链接 https://download.csdn.net/download/2501_92808811/92458153
资料解读：企业信息化成熟度评估指标
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这份文件围绕企业信息化成熟度评估构建了一套…
建站知识
2026/1/11 8:00:15
