作为嵌入式工程师，回顾过去的工作，AI时代带来了显著变化。以前，我的工作几乎全部依赖手写代码、调试硬件和排查问题，繁琐且耗时。每当遇到复杂的系统问题，调试、优化、查漏补缺都需要投入大量精力，工作压力大，时常加班。现在，AI工具极大提高了我的工作效率。自动代码生成、错误检测和优化建议减少了很多低价值劳动。AI帮助我快速处理硬件调试、内存泄漏、性能瓶颈等问题，节省了大量时间，让我可以更专注于系统设计和创新。虽然AI让工作变得轻松，但挑战依旧存在。嵌入式系统的复杂性要求我仍然保持扎实的专业知识和创新思维。AI为我提供了更高效的工具，但真正的创造性工作仍然依赖人类的思考。

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给LLM提示你可以通过简单的提示词（Prompts）获得大量结果，但结果的质量与你提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含你传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他详细信息，如上下文、输入或示例等。你可以通过这些元素来更好地指导模型，并因此获得更好的结果。看下面一个简单的示例：提示词： The sky is 输出： blue. 如果你正在使用OpenAI Playground或其他任何LLM Playground，你可以按照以下屏幕截图中的方式提示模型：需要注意的是，当使用 OpenAI 的 gpt-4 或者 gpt-3.5-turbo 等聊天模型时，你可以使用三个不同的角色来构建 ...