大模型提示工程进阶与模板设计（2025）
大模型提示工程进阶与模板设计（2025）提示工程通过清晰的角色、目标与边界约束提升输出质量。本文聚焦模板结构化设计、示例配置与评估策略。一、模板结构角色设定（System Prompt）：明确能力边界、输出格式与安全约束。任务指令（User Prompt）：目标、输入约束、失败处理与引用规则。过程引
数据科学与AI
多语言包元数据一致性治理（name-version-license-exports）最佳实践
校验包的名称、版本、许可证与导出入口的一致性与合规性，保障多语言生态下的元数据稳定与安全。
多租户数据隔离（RLS与策略引擎）最佳实践
基于RLS理念构建后端多租户数据隔离，统一租户身份提取、策略映射与参数化过滤器，提供可验证的查询构造与路由守卫示例，避免越权与注入风险。
向量检索与RAG落地：分块、嵌入、召回与重排
"给出端到端 RAG 流程与关键参数选择建议，覆盖分块、嵌入、召回与重排，帮助工程化落地与效果提升。"
参数高效微调：LoRA 与 QLoRA 的原理与显存预算
"梳理 LoRA/QLoRA 的核心机制、关键参数与显存占用路径，结合 NF4 与双重量化给出工程化落地建议与可验证结论。"
前端监控与 RUM 数据采集最佳实践
概述真实用户监控（RUM）通过在生产环境采集关键体验指标与错误事件，为性能与稳定性提供数据闭环。本文聚焦采集、采样与数据质量保障。已验证技术参数以 75th 百分位作为性能目标评估标准，反映大多数用户体验推荐使用 `PerformanceObserver` 采集 LCP/CLS/INP、资源与长任务
前端数据请求与缓存管理：SWR/TanStack Query 策略与一致性
系统化设计前端数据请求与缓存管理，覆盖 SWR/TanStack Query 的过期策略、失效与乐观更新、离线持久化与一致性校验，提供可验证的性能与稳定性指标
内存隔离策略：Origin-Agent-Cluster 的作用与部署
"介绍 Origin-Agent-Cluster 响应头的语义与浏览器内存/进程隔离作用，解释与站点/跨源隔离的协作关系，并给出部署与兼容性注意。"
电脑人工智能与机器学习基础
本文旨在为用户提供电脑人工智能（AI）与机器学习（ML）的基础知识。涵盖AI和ML的核心概念、发展历程、主要分支（监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习）、常用算法、应用领域以及学习路径，帮助读者理解AI和ML如何驱动现代科技发展，并为进一步学习打下基础。
