#Prompt-Engineering

5 posts tagged "prompt-engineering"

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Part 1 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南（一）：基礎核心概念與技術棧

深入解析 AI FDE 角色所需的核心技術基礎，包含 Python 生態系統、深度學習框架、大語言模型基礎與提示工程技術

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Part 2 — Mem0 Intro Part 2 — 寫入路徑 — ADD-only 萃取管線與那次自我否定

Mem0 原始碼導讀系列第二篇：逐行拆解 _add_to_vector_store() 的八個階段、為什麼 v3 放棄了論文裡的 ADD/UPDATE/DELETE/NOOP 四動作模型、UUID 映射成整數的防幻覺技巧、md5 去重的邊界，以及一次 add() 到底花多少錢。

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Part 9 — FDE 面試準備指南（九）：LLM 核心知識——Token、Prompt Engineering 與 Embedding

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，整理 FDE 面試中最關鍵的 LLM 實用知識：Token 與 Context Window 的工程意涵、Prompt Engineering 五大技法，以及 Embedding 在語意搜尋中的原理與選型

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Cloudflare AI 安全稽核系統（三）：LLM Agent 的安全反模式——十個讓報告失去公信力的做法

從 Cloudflare security-audit-skill 的設計原則出發，系統化整理 LLM agent 做安全稽核時最常見的十個反模式，以及如何在 agent pipeline 設計中從根源消除這些問題

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多 Agent Token 優化系列 pt.1：完整指南 — 使用 Claude API 構建高效 AI 系統

多 Agent Token 優化系列總覽：深入解析 Token 用量優化策略，涵蓋 Prompt Caching、Context 壓縮、Agent 專責化、模型分層、選擇性 Context 傳遞等方法，幫助你建構高效且低成本的多 Agent 系統。

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