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Prompt 拆分标准与工具指南

在人工智能发展的长河中，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的崛起标志着人机交互模式的根本性转变。从早期的统计语言模型到如今基于 Transformer 架构的生成式预训练模型，我们与机器沟通的方式已从结构化的命令输入演变为自然语言的对话交互。在这一演进过程中，提示工程（Prompt Engineering）作为一种新兴的“编程范式”，逐渐确立了其核心地位。而在现代 LLM 应用架构中，最基础且最具决定性的设计决策，莫过于如何界定、分配与编排 **System Prompt（系统提示词）** 与 **Task Prompt（任务提示词，通常对应 User Prompt）** 的职责边界。

大语言模型（LLM）的兴起从根本上重塑了信息处理的范式，将传统的互联网数据交互需求推向了一个新的高度。在检索增强生成（RAG）、AI Agent（智能体）以及实时知识库构建等应用场景中，如何高效、精准、低成本地将互联网上的URL内容转化为模型可理解的文本格式，已成为制约系统性能的关键瓶颈。用户关于“读取URL内容的接口”、“开源实现”以及“低成本方法”的询问，实际上触及了当前AI基础设施层的一个核心痛点：即HTML文档对象模型（DOM）与LLM所需的语义化文本（Markdown/JSON）之间的结构性鸿沟。

在 Claude 的生态系统中,**Skill** 和 **MCP (Model Context Protocol)** 是两种为 AI Agent 提供额外能力的机制。<cite/>虽然它们都旨在扩展 Agent 的功能,但它们在设计理念、实现方式和适用场景上有着本质的区别。<cite/>

随着大型语言模型（LLM）驱动的自主AI Agent（智能体）能力的飞速发展，其在执行代码、访问文件系统和与外部服务交互方面的需求日益增强...

在复杂的生产环境中，内存泄漏就像一个潜行的刺客。它悄无声息，缓慢地吞噬系统资源，直到服务性能下降、延迟飙升，最终引发雪崩式的故障。作为一名站点可靠性工程师（SRE），我们面临的最大挑战是：如何在不重启服务、不修改代码、不惊扰任何一位用户的前提下，对这个正在线上狂奔的“病人”进行一次精准的“活体解剖”？

这是一篇关于 'deepwiki的相似产品' 的文章。

这是一篇关于 'agent应用框架分析' 的文章。

我们的探索始于一个简单的问题：“一个 MCP 工具应该有多少参数？” 这个问题，如同一块投入湖中的石子，激起了一连串更深层次的涟漪。我们从工具设计的战术细节，走向了 Agent 架构的战略思考；从如何划分功能，走向了如何定义 Agent 的本质。

让我们一起开始这场对AI记忆的深度探索吧！

探索为什么有些生蚝在蒸煮后仍未开口，并从生物解剖、蛋白质变性、烹饪条件等角度进行深入分析。

通过交互式指南深入了解模型上下文协议(MCP)和FastMCP框架，包含可视化图表、代码示例和实践教程

LLM Agent 六层记忆系统的工程化存储架构设计与实践

构建实时语音识别系统的完整技术方案与实践

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