A/B 实验数量增长后,人工巡检会遇到效率、稳定性和一致性问题。围绕生产级 Prompt 自动推理方案,讲清如何用大语言模型评估实验结果、设计六层优先级决策树、处理 Bad Case,并让输出结果可解释、可回归测试。
Prompt 设计不只是把要求写清楚,还要处理上下文长度、状态传递、边界意图和输出格式稳定性。围绕四类常见错误,给出可落地的拆分、状态管理、示例构造和测试优化方法。
用 Gemini 3 处理图片时,可以先让模型把图片拆成结构化 JSON,再只修改目标字段生成新图。核心思路是把人物、服装、场景、光线、构图等元素拆开管理,减少反复用自然语言解释图片细节的成本。
Fastjson 1.2.83 通过门面 API、序列化器/反序列化器缓存、ASM 字节码生成、词法分析器和安全检查机制完成 Java 对象与 JSON 字符串的双向转换。这里从项目结构、核心调用链、循环引用、AutoType 安全风险和流式解析几个角度讲清它的实现方式。