一套相当扎实的上下文工程(Context Engineering)模板，核心亮点如下 | 推文 | youtube
• 结构清晰，将提示拆解为10个离散组件，便于维护和复用。
• 重点强调“任务上下文”和“语气上下文”，确保模型角色设定与风格统一。
• 引入“背景资料、文档和图片”作为参考内容，提升回答的准确性和丰富度。
• 明确交互规则和示例，帮助模型更好地理解任务细节和用户期望。
• 设计“历史对话”和“即时请求”分层处理，增强上下文连贯性与灵活性。
• 独特加入“思考步骤/深呼吸”环节，促使模型先构思再回应，减少跑题风险。
• 输出格式化和预填充回应提升响应规范性和效率。
此模板体现了对提示工程从结构化管理、上下文利用、到模型行为控制的系统性思考，适合高频调用、长链对话或复杂任务场景，尤其适用于需要稳定表现和可维护性的生产环境。
• 结构清晰，将提示拆解为10个离散组件，便于维护和复用。
• 重点强调“任务上下文”和“语气上下文”，确保模型角色设定与风格统一。
• 引入“背景资料、文档和图片”作为参考内容，提升回答的准确性和丰富度。
• 明确交互规则和示例，帮助模型更好地理解任务细节和用户期望。
• 设计“历史对话”和“即时请求”分层处理，增强上下文连贯性与灵活性。
• 独特加入“思考步骤/深呼吸”环节，促使模型先构思再回应，减少跑题风险。
• 输出格式化和预填充回应提升响应规范性和效率。
此模板体现了对提示工程从结构化管理、上下文利用、到模型行为控制的系统性思考，适合高频调用、长链对话或复杂任务场景，尤其适用于需要稳定表现和可维护性的生产环境。
• 移除所有非自托管云服务组件，确保代码与数据不被外部云厂商控制。
• 禁止任何形式的遥测与自动崩溃报告，杜绝间谍软件风险。
• 网络服务完全由用户自定义基础 API 地址，默认禁用外部服务，支持灵活接入自有基础设施。
• 贡献者版权无转让，项目无风险“抽地毯”行为，确保社区权益长期受保护。
• 采用 cargo-about 工具自动合规开源许可证，CI 严格检测依赖许可，保障开源生态健康。
• 项目仍在积极开发中，欢迎社区贡献，共同打造真正隐私友好型编辑器。
Zedless 体现了对开发者隐私和自主可控的深刻理解，是未来本地优先软件设计的有力尝试。
• 2025 NVIDIA GTC 与 Agentic AI Summit 全面技术与产业洞察
• LLM 核心理论与应用，包含 DeepSeek 高性能多模态融合技术
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• 丰富的中文笔记、源码及课程视频，助力理论到实践无缝连接
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这不仅是一份资料汇编，更是建立跨领域 AI 与量化金融深度理解的桥梁，适合研究者、开发者与金融工程师长期参考
