ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(34, 34, 34);visibility: visible;">👉目录ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(34, 34, 34);visibility: visible;">
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(34, 34, 34);visibility: visible;">1基础优化技巧ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(34, 34, 34);visibility: visible;">2中级技巧
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(34, 34, 34);visibility: visible;">3 高级技巧ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(34, 34, 34);visibility: visible;">4实用模板ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(34, 34, 34);visibility: visible;">5最佳实践在与AI结对编程的过程中，优秀的 Prompt 设计是充分发挥 AI 能力的关键。本文将分享一些开发中实用的 Prompt 优化技巧，帮助开发者更高效地与 AI 协作。
7小时不间断直播，看腾讯最新黑科技，赢百份周边好礼！ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;background-color: rgb(255, 255, 255);line-height: 1.6em;visibility: visible;">
✅ 优化写法： 你是一个资深的全栈工程师，请为我设计一个基于JWT的用户登录系统，包括前端表单验证、后端API接口和数据库设计。技术栈：React+Node.js+Golang+MySQL ❌ 低效写法： ✅ 优化写法：
请按以下结构解释微服务架构：1.核心概念（2-3句话）2.与单体架构的对比（表格形式）3.适用场景（3个具体例子）4.技术栈推荐（分类说明）5.实施步骤（有序列表）
✅ 带上下文的写法：
项目情况：- 内容列表页，展示200条记录- 当前加载时间：2秒- 目标：优化到1秒以内- 用户主要用手机访问
技术栈：React + Next.js + MySQL主要问题：首屏渲染慢，图片加载慢
请提供具体的优化方案和代码示例。
2.1分步骤思考（Chain of Thought）
任务：设计一个实时聊天系统
请按以下步骤思考：1.首先分析需求（用户量、消息类型、实时性要求）2.然后选择技术方案（WebSocket vs Server-Sent Events vs 轮询）3.接着设计数据结构（用户、房间、消息）4.最后提供核心代码实现
每一步都要说明你的思考过程。
2.2Few-Shot Learning（示例学习）
我需要你帮我写 API 文档，格式如下：
示例1：**POST /api/users**-描述：创建新用户-参数：{ name: string, email: string }-响应：{ id: number, name: string, email: string, createdAt: string }-错误：400 - 参数验证失败，409 - 邮箱已存在
示例2：**GET /api/users/:id**-描述：获取用户信息-参数：id (路径参数)-响应：{ id: number, name: string, email: string }-错误：404 - 用户不存在
现在请为以下接口写文档：-用户登录接口-获取用户列表接口-更新用户信息接口
请设计一个用户管理系统的数据库Schema，约束条件：-必须支持用户角色权限管理-支持用户分组和部门管理-需要记录用户操作日志-支持多种登录方式（邮箱、手机、第三方）-数据库：PostgreSQL-输出格式：SQLCREATETABLE语句-包含必要的索引和外键约束-每个表不超过12个字段-考虑数据安全和隐私保护
假设我们的 React 应用首屏加载时间超过 3 秒，请：
1.列出 5 个最可能的原因2.针对每个原因提出验证方法3.如果验证为真，给出对应的解决方案4.按优先级排序（影响大小 × 实施难度）
项目信息：SPA应用，webpack打包，有状态管理
技术选型对比：GraphQL vs REST API
请制作对比表格，包含以下维度：| 维度 | GraphQL | REST API | 胜出方 | 说明 ||------|---------|----------|--------|------|| 开发效率 | | | | || 性能表现 | | | | || 学习成本 | | | | || 生态成熟度 | | | | |
最后给出在以下场景的推荐：- 移动端 App 后端- 微服务架构- 快速原型开发
我准备这样实现用户权限系统：[描述方案]
请扮演"墨菲定律专家"，预测可能出现的问题：1.开发阶段可能遇到的坑2.测试阶段可能暴露的问题 3.上线后可能出现的故障4.长期维护可能面临的挑战
每个问题提供：发生概率、影响程度、预防措施
你是一个 Prompt 工程专家。我将给你一个需求，请你：
1.首先分析这个需求的关键要素2.然后设计一个优化的 Prompt3.最后执行这个 Prompt 并给出结果
需求：我想让 AI 帮我做代码 Review，重点关注性能和安全问题。
请按上述三步骤进行。
场景：个人中心页面优化评审会议
请模拟以下角色对"个人中心页面用户体验优化"进行讨论：
👩💻 前端开发：关注技术实现和性能优化👨💼 产品经理：关注用户需求和业务目标 🎨 视觉设计师：关注界面美观性和品牌一致性🖱️ 交互设计师：关注用户体验和操作流程
每个角色提出2-3个关键问题或建议，格式：**[角色]**: 观点内容
任务：优化这段 React 代码的性能
第一轮：基础优化- 识别明显的性能问题- 提供简单的修复方案
第二轮：深度优化 - 分析渲染性能- 考虑状态管理优化
第三轮：架构级优化- 考虑代码分割- 提供监控方案
每轮优化后，请评估性能提升程度（1-10分）。
代码：[这里放入具体代码]
请从以下维度评估前端动画框架的选择（Framer Motion vs GSAP vs Lottie）：
技术维度：- 性能表现 (1-10分 + 理由)- 开发效率 (1-10分 + 理由) - 学习成本 (1-10分 + 理由)- 包体积影响 (1-10分 + 理由)
业务维度：- 团队适配度 (当前团队主要使用 React/Vue)- 项目时间线 (3个月内完成复杂交互动画)- 维护成本 (考虑长期迭代和人员变动)- 设计师协作 (设计团队使用 After Effects)
使用场景评估：- 页面转场动画- 复杂的数据可视化动画- 微交互和悬停效果- 移动端性能表现
最后给出推荐方案，并提供决策矩阵。
目标：将页面加载时间从 5 秒优化到 2 秒以内
请反向推导：1.要达到 2 秒，各个环节的时间分配应该是？2.当前 5 秒的时间都花在哪里？3.每个优化点能节省多少时间？4.优化的先后顺序应该是？5.如何验证优化效果？
使用数据驱动的方式分析。
角色：{技术栈}专家任务：实现{具体功能}要求：-代码风格：{编码规范}-包含错误处理-添加必要注释-提供使用示例-考虑{特定约束}
输出格式：1.实现思路（简述）2.核心代码3.测试用例4.注意事项
系统问题诊断：
现象：{具体表现}环境：{技术栈和版本}重现步骤：{详细步骤}错误日志：{相关日志}
请按以下流程分析：1.问题定位（可能原因排序）2.诊断步骤（如何验证）3.解决方案（临时+永久）4.预防措施（避免再次发生）
技术调研：{具体技术/框架}
**基本信息**：-官方文档质量：⭐⭐⭐⭐⭐-社区活跃度：GitHub stars/issues/PR-更新频率：最近版本发布时间
**技术评估**：-学习曲线：[平缓/陡峭] + 理由-性能基准：与主流方案对比数据-生态完整度：周边工具/插件丰富程度
**业务适配**：-团队技能匹配度：[高/中/低]-项目时间线影响：[加速/无影响/延期]-长期维护成本：[高/中/低]
**决策建议**：[采用/观望/放弃] + 理由
迭代优化：从简单开始，逐步添加约束和要求。 版本管理：保存有效的 Prompt 模板，建立自己的库。 A/B 测试：对比不同 Prompt 的效果。 领域专精：针对特定技术栈优化专用 Prompt。 反馈循环：根据输出质量持续调整。
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