AI Agent提示词设计（Prompting）的关键技术：

提供超具体和详细的指令，明确角色、任务和输出格式；
通过角色设定和任务分解增强LLM的表现；
使用结构化提示（如Markdown或XML）定义输入输出；
让LLM自我优化提示；
提供少样本或上下文学习示例；
设计动态提示生成更专业输出；
设置“逃生机制”以应对未知情况；
要求LLM提供调试信息以改进提示；
重视测试用例评估提示效果；
根据模型特性和需求调整提示风格。这些方法能显著提升LLM的可靠性和效率。
《Mathematics for Machine Learning》是由伦敦帝国理工学院David F. Greenberg教授编写的一份讲义，系统介绍了机器学习所需的数学基础。| #机器学习

内容涵盖线性代数、概率论、统计学和优化等核心领域，旨在帮助读者理解机器学习算法背后的数学原理。

讲义结构清晰，注重理论与实际应用的结合，适合对机器学习感兴趣的学生、研究人员和从业者作为自学或参考资料
机器学习
一套非常实用的提示词优化方法，核心思想是利用大语言模型（LLM）自身的知识和权重来生成、评估和改进提示词。

首先，让LLM针对特定受众生成提示词工程指南和评估指南；其次，通过Few-shot展示期望的提示词效果；然后，让LLM根据示例生成并评估提示词；最后，生成改进后的提示词供选择和编辑。

这种方法充分利用了LLM的内在能力，旨在生成比人工编写更高效的提示词。
Git原生的dotfiles管理工具，让配置文件管理不再繁琐。

一键初始化和同步配置文件；自动处理文件冲突，确保数据安全；支持多平台，无缝适配不同系统

Lnk | #工具
工具
GeoPort：iOS定位模拟器，让你随时随地畅游全球。| #模拟器

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模拟器
Astra Compiler：一款超快、超可靠的js-to-exe编译器，让JavaScript项目轻松变成可执行文件！

编译速度快，得益于esbuild技术；最终生成的exe文件体积小，平均仅70-80MB；支持最新版Node.js，适配Express、Fastify等主流框架
MCP Node.js debugger：用于 Node.js 调试的 MCP 服务器，可以帮助开发者在运行时 debug 代码。

支持Cursor和Claude Code两大Agent，无缝集成；快速设置断点，实时捕获运行时状态；简单易用，只需几行配置即可接入
kubernetes-for-ml-engineers：专为机器学习工程师量身打造的Kubernetes入门指南。| #指南

仅需几步即可快速搭建本地Kubernetes集群；提供详细的FastAPI应用部署示例，从零到运行仅需9步；代码和配置清晰易懂，适合新手快速上手
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Claude Code Action：GitHub PR和issue的智能代码助手，让代码问题一键解决。

交互式代码助手，轻松解答代码疑问；支持多种认证方式，包括Anthropic直接API、AWS Bedrock和Google Vertex AI；自动化代码审查与修复，大幅提升开发效率
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