大规模语言模型（LLM, Large Language Models）扮演着越来越重要的角色。然而，想要真正发挥这些模型的强大能力，关键在于如何向模型输入明确、详细且符合预期的指令，这就是我们今天要讨论的重中之重——Prompt的写作。 Prompt，作为一种结构化的输入序列，不仅为模型提供任务要求和背景信息，更在很大程度上决定了模型输出的质量与相关性。一个设计优秀的Prompt，能够最大程度地减少误解，使得模型理解用户的需求并生成高质量的响应。 这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。通过不断优化你的Prompt写作能力，你将能够更好地引导大模型，为各类应用场景生成高质量的文本输出。
本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。
OLAP场景是大数据应用中非常重要的一环，能够快速、灵活地满足业务各种分析需求，提供复杂的分析操作和决策支持。B站主流湖仓使用Iceberg存储，通过建表优化可以实现常规千万级的指标统计秒级查询，这样就能快速搭建可视化报表，但当数据量达到亿级、需要交叉分析维度复杂多表情况下，想要支持秒级就变得困难。因此B站数据分析或者数据开发同学为了能有秒级响应的报表，需要通过ETL grouping sets 提前设计要参与多维分析的维度和指标，然后在ADS层离线计算好对应的数据cube。这有点类似Kylin的预计算模式，区别是查询效率和查询SQL复杂度要更高，毕竟Kylin底层是KV存储并且做了SQL解释器，而原始grouping sets模式得让下游自己选cube切片。比如Push业务DWB表几十亿数据量，想要快速支持十几个维度和十几个指标秒级交叉分析，只能开发提前配置好要参与分析的维度组合，在可视化界面也需要提前说明只支持这几个维度组合。
之前写过一篇 从 Dapper 到 OpenTelemetry：分布式追踪的演进之旅的文章，主要是从概念上讲解了 Trace 在 OpenTelemetry 的中的场景和使用。 也写过一篇 实操 OpenTelemetry：通过 Demo 掌握微服务监控的艺术：如何从一个 demo 开始集成 OpenTelemetry。 但还是有不少小伙伴反馈说无法快速上手（可能也是这个 demo 的项目比较多），于是我准备从 0 开始从真实的代码一步步带大家集成 OpenTelemetry，因为 OpenTelemetry 本身是跨多种语言的，所以也会以两种语言为（Java、Golang）主进行讲解。
设备过热问题是影响用户体验和设备性能的重要因素。过热不仅会导致性能下降，还可能损坏硬件。因此，开发者需要及时发现、分析并解决这一问题。本文将首先介绍评估设备过热的关键指标，然后基于Trace数据，讲解如何分析和处理设备过热的问题。最后，通过实际案例，详细展示如何定位、分析和优化设备过热现象。 本文主要采用Trace数据进行分析，可以使用SmartPerf Host或DevEco Studio内置的Profile工具。
