如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词 请将文本分为中性、否定或肯定。 文本：我觉得食物还可以。 情绪： 在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。...

测试的日常

📢 重要提醒！ 还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！🌟在提交代码前，最容易被忽略的一步，其实是 “站在资深同事的视角再看一遍”。这一步做不好，代码很容易被 Reviewer 打回。一个高效的方法是：提交前让 Trae 扮演一名严格的资深 Reviewer。1️⃣第一步，在 MCP 市场中搜索并安装 Git 相关工具，无需复杂配置，直接使用即可。这一步的目的，是让 Trae 能够读取并理解你的代码变更范围。我已经添加过了，这里正常显示的事“+”号2️⃣第二步，配置当前项目的 Git 仓库地址，让 Trae 明确代码上下文，而不是只看零散文件。3️⃣第三步，...