新的lens，新的旅程。

是它给了我对抗生活的勇气，不至于迷失在茫茫的时间洪流中。可是这对一个究极I人来说更是一种挑战，好在我克服了自己，现在的我能够更加轻松的进入心流，说不上绝对喜欢，但是绝对有用。

后来发现，我所说的找不到东西拍，其实是我对自己要求太高，对于一个接触摄影不到一年的新手，我总觉得自己要拍出多么惊艳的作品，却在一条条街道和匆匆人流中迷失了自己，忘记了摄影的初心是记录生活，其次才是升华照片本身的意义。

于是，我放过自己不再要求自己每个双休都出门拍照，而是做其他自己想做的事情，比如说刷b站，玩游戏，或者是发呆，只要不出门拍照干什么都行。这也是我这两个月不更新的缘由。就像玩游戏一样，当兴趣变成上班，一切都失去了意义，不是靠内驱力坚持下去的，而是被迫出门，这种感觉简直糟糕透了，我讨厌这种感觉。

终于，我看到了问题的关键，可是我已经两个月没有出门拍照了，这对我来说是灾难性的。当我再次拿起相机才发现，我已经很难再拿起相机了。我需要给自己找到一个新的方向，或者说，56mm已经是我的舒适区了，我需要给自己上点强度。所以，我购入了这枚新镜头，一方面新的镜头能给我带来新鲜感，从而有动力出门，另一方面，更广的视角会强迫我更加重视构图，而不是随手拍。毕竟，学习任何东西都如同逆水行舟，不进则退。


容许自己短暂迷失过后，继续出发！

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一、为什么需要提示词
可能每个人都在网上看到过一些分享的提示词，基本上都是一大段的文字。由于实在太长了，大多数时候也懒得看具体内容是啥，一般都是直接复制粘贴到 system prompt 里看看效果。有时候觉得效果还不错，就保存下来直接用。有时候又觉得好像哪里有点不符合自己的要求，想修改一下，但是对着大段的文字又无从下手。
以上说的以前的我，请勿对号入座。
在学习如何编写提示词之前，我们需要知道为什么需要提示词，以及它的作用究竟是什么？
众所周知，LLM 是一个基于条件概率的模型。它的任务就是预测句子里下一个词（准确地说，应该是 token）是什么。在已知前面出现的一系列单词（上下文）的情况下，预测下一个词最有可能是什么。 由此可以看出，上下文在 LLM 生成结果的过程中起到了重要的作用。提示词正是我们输入给 LLM 的上下文。通过提示词，我们就可以引导 LLM 生成期望的结果。
二、如何编写提示词
一个好的提示词通常包含了以下几个部分：

Role（角色）：告诉模型应该以什么样的身份来思考和回答问题
Profile（人物设定）：进一步细化“角色”的能力与知识范围
Skills（技能清单）：限制和引导模型用特定能力来解决问题
Background（背景）：给模型提供任务场景，让它理解为什么要这么做
Goals（目标）：定义最终产出要达到的效果
Constrains（限制条件）：为模型设定边界，防止越界或错误使用知识
Workflow（工作流程）：提供执行步骤，让模型按顺序行动，确保回答的质量
OutputFormat（输出格式）：规定回答的结构，确保模型输出可读性
Examples（示例）：给模型参考范例，帮助它学会期望的内容和输出风格

以上的几个部分仅供参考，也不一定要全部包含在内，可以根据自己的需求进行精简。随着 L

项目地址:GitHub - zhinianboke/xianyu-auto-reply: 闲鱼自动回复管理系统是一个基于 Python + FastAPI 开发的自动化客服系统，专为闲鱼平台设计。系统通过 WebSocket 连接闲鱼服务器，实时接收和处理消息，提供智能化的自动回复服务。 另外提供cursor pro 14天试用账号，物美价廉，欢迎联系
docker镜像
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==注意点:==
==如果是端口访问需要 你的端口需要再云服务商安全组配置允许访问==
ip访问:
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域名访问

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