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• 提示词模板
  • 东方传统风格
  • 中国工笔画风格
  • 水墨画风格
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  • 擦 边
  • 像素风格
• 提示词生成问答范例

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• 前言
• LLM 智能工具调用解决传统自动化难题的技术分析
  • 一、非结构化输入处理能力的革命性突破
  • 二、复杂多步骤任务的自主协调能力
  • 三、实时数据整合与动态决策能力
  • 四、专业领域知识与工具的无缝结合
  • 五、资源优化与成本控制的智能策略
  • 六、未来发展趋势与应用前景
  • 七、结论与价值评估
• 何时考虑使用 MCP Server

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• 1. 引言
• 2. MCP 基础知识
  • 2.1 MCP 协议的核心概念
  • 2.2 MCP 工具的定义与调用流程
  • 2.3 stdio 通信模式的优势
• 3. MCP 服务器的基本结构
  • 3.1 工具定义
  • 3.2 工具处理逻辑
  • 3.3 通信层实现
• 4. 效果
• 5. 使用 Python 实现 MCP 服务器
  • 5.1 环境配置与依赖
  • 5.2 核心数据结构
  • 5.3 工具注册
  • 5.4 工具实现
  • 5.5 工具调用处理
  • 5.6 启动服务器
• 6. 使用 Go 语言实现 MCP 服务器
  • 6.1 核心数据结构
  • 6.2 工具注册与实现
  • 6.3 核心功能实现
  • 6.4 启动服务器
• 7. cursor mcp 配置与使用
• 8. MCP 实现中的关键技术点
  • 8.1. 工具描述设计
  • 8.2 参数验证与错误处理
  • 8.3 数据格式化与返回
  • 8.4. 通信处理
• 9. 实现语言对比与选择
  • 9.1 部署与依赖考虑
  • 9.2 开发效率与代码维护
  • 9.3 性能考量
  • 9.4 实际选择建议
• 10. MCP 服务器的性能优化
  • 10.1 缓存机制
  • 10.2 连接池优化
  • 10.3 并发处理
• 11. MCP 服务的实际应用场景
  • 11.1 与大型语言模型集成
  • 11.2 实际应用示例
• 12. 安全问题
• 13. MCP 技术的未来发展
• 14. 总结

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• 官方文章
• MCP 市场
• 范例
• 相关 MCP 文章
• 相关 A2A 文章
• 安全
• 其他
• 可能感兴趣的 MCP
• 可实现的 mcp 场景

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• 一、函数签名的定义与组成部分
  • 函数是什么
  • 函数名
  • 参数
  • 返回值类型
• 二、结构化提示词映射函数签名及任务
  • 描述函数功能
  • 指定函数签名
  • 阐述任务步骤
• 三、示例：让 AI 编写简单功能函数的提示词
• 四、AI 辅助编码的提示词模板
• 五、代码提示词表单

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• 提示词模板结构
• 提示词模板说明
  • 1. 角色定义
  • 2. 任务描述
  • 3. 约束条件
  • 4. 输入与输出
  • 5. 输出格式
  • 6. 逐步指导
  • 7. 扩展性问题
  • 8. 附加说明
• 示例：完整的提示词
• 参考

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• 智能体介绍
• 智能体设置
• 整体创作工作流
  • 开始
  • 告知开始主题创作
  • 儿童文学作家故事创作
    • 告知故事概要
  • AI 插画制作提示词专家
  • 告知正在插画制作
  • 12 页故事插画制作
  • 345 页故事插画制作
  • 结束
• 插画制作工作流
• 流程图
• 示例
• 总结

智能体介绍

本文将为您详细介绍一款专为儿童设计的绘本制作智能体。用户只需提供一个主题或灵感，该智能体便能够基于此生成一个完整的绘本故事，并配以精美的插图，最终输出一本包含五个页面的绘本。

整个创作过程首先由一位“儿童文学作家”大模型生成约 1500 字的绘本故事内容，这包括五个页面的情节划分。在完成故事概要后，系统会通知用户，并由一位“AI 会话提示词专家”根据故事内容准备五页绘本的绘图提示词。随后，工作流将调用绘图模块，每次处理两页的提示词，逐步完成整本绘本的绘制。

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• AI 写作的常见问题
• 去除 AI 味的提示词
  • 一、增强表达力与吸引力
  • 二、情感与代入感
  • 三、结构与逻辑
  • 四、创意与独特性

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• AI 大模型中温度的理解与选择
  • 温度概念
  • 温度选择范例

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• 概述
• 基本使用
• 提示词
  • 1、推理型模型的提示词技巧，就是没有技巧。
  • 2、仍需要告诉 AI 足够多的背景信息。
  • 3、用乔哈里视窗分析你到底该告诉 AI 多少信息。
  • 4、是否可以大白话交流？
  • 5、是否需要指定思考步骤，取决于你是否希望 AI 严格执行。
• R1 推理模型提问技巧
  • 技巧 1:要求明确
  • 技巧 2:不要定义过程
  • 技巧 3:明确受众、风格明确
  • 技巧 4:联网功能
  • 技巧 5:补充额外信息
  • 技巧 6:上下文的联系 vs 清除记忆
    • 注意 1：上下文记忆有限
    • 注意 2：输出长度有限
    • 注意 3：如何清除之前的记忆
  • 技巧 7:反馈与选代优化
    • 情况 1:对初始的回答进一步追问、优化
    • 情况 2:针对某一个问题，挑毛病或辩证思考，评估方案和决策
  • 技巧 8：复杂问题，分步拆解
• 闭坑
  • 避坑 1：冗长提示词污染关键词
  • 避坑 2：避免复杂句式和模湖词语
  • 避坑 3：避免“分步骤思考”要求
  • 避坑 4：过度角色扮演

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• 背景
• 提示工程
  • 通过提示工程策略提升结果质量
• 获取更好结果的六大策略
  • 策略：编写清晰的指令
    • 技巧：在查询中包含详细信息以获取更相关答案
    • 技巧：要求模型采用特定角色
    • 技巧：使用分隔符清楚地标示输入的不同部分
    • 技巧：指定完成任务所需的步骤
    • 技巧：提供示例
    • 技巧：指定输出的期望长度
  • 策略：提供参考文本
    • 技巧：指示模型使用参考文本来回答
    • 技巧：指示模型使用参考文本来回答并附带引用
  • 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务
    • 技巧：使用意图分类识别用户查询最相关的指令
    • 技巧：对于需要长时间对话的应用，总结或过滤之前的对话
    • 技巧：逐段总结长文档并递归构建完整摘要
  • 策略：给模型时间“思考”
    • 技巧：指示模型先自行解决问题再匆忙得出结论
    • 技巧：使用内心独白或一系列查询隐藏模型的推理过程
    • 技巧：询问模型是否遗漏了之前的遍历
  • 策略：使用外部工具
    • 技巧：使用基于嵌入的搜索实现高效知识检索
    • 技巧：使用代码执行进行更准确的计算或调用外部 API
    • 技巧：赋予模型访问特定功能的权限
  • 策略：系统地测试更改
    • 技巧：根据黄金标准答案评估模型输出
• 其他资源

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