前言这是我的agent系列文章的第8篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏想象一下，你拥有一匹日行千里的神骏，它力量无穷，速度惊人。但如果直接骑上它去送货，结果很可能是：它跑得飞快，却跑错了方向，或者在半路被路边的野花吸引，完全忘了任务。这匹“神骏”就像今天强大的大语言模型（LLM），而Harness，就是为它量身定制的“缰绳”、“马具”和“导航系统”。简单来说，Harness（驾驭层）是...

，有没有什么老主神学，祝我一臂之力

其实是简历求拷打 各位佬尽情拷打吧

第 10 题：Chain-of-Thought（CoT）提示的原理与有效性 题目 解释 Chain-of-Thought（CoT）提示的原理及其有效性来源。 一、什么是 CoT 提示？ Chain-of-Thought（CoT） 是让模型在给出最终答案前，先一步步写出推理过程（“思维链”），再给出结论。有两种常见用法：  Zero-shot CoT：在 prompt 里直接写“Let's think step by step”或“请逐步推理”，让模型自己先写步骤再写答案。 Few-shot CoT：在 prompt 里给几个带中间推理步骤的示例（例如数学题：先写“首先…然后…因此…”再写答案）...