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。...

再找不到实习就找不到工作了

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

还记得之前字节面试，面得贼难，这不会那不会的，面试官也是咔咔上强度，问redis底层，为什么大key，其他数据库为什么没有大key问题什么的咔咔上强度，但我现在会的更多啦，不过字节问的完全随机，估计就问出来新花样，难搞#牛客AI配图神器#。