clearwind - clearwind
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link: https://zxse.cn/author/1/
description: clearwind
items: Skill 加载触发机制
items: 如何创建好的Agent Skill
items: agent skill ：给llm的‘说明文档’
items: Agent 设计模式：LLM 驱动下的多元思维范式与框架哲学
items: 从一道面试题翻车说起：MQ消息积压，为何“加机器”是糟糕答案？
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items: 提示词设计案例
items: 探讨自我价值与外界
items: 基于Mulvus进行 HDBSCAN 聚类
items: 从 0 到 1 在 CPU 上训练可推理可演示的小参数中文GPT

Skill 加载触发机制
type: item
date: 2026-01-11T03:48:00+00:00
description: 问题Skill 设计的核心理念是按需加载上下文把详细知识存在 reference 文件里，需要时才加载，保持 context window 精简。解决方案技巧 1：MANDATORY 规则命令语法在工作流步骤中嵌入强制加载指令：### 创建新文档 **MANDATORY - READ ENTIRE FILE**：在继续之前，你必须完整阅读 [`docx-js.md`](docx-js.md)（约 500 行）。 **绝对不要设置任何行数限制。**关键词："MANDATORY"、"必须"、"绝对不要"——不留模糊空间。技巧 2：条件触发路由表| 任务类型 | 必须加载 | 不要加载 | |----------|----------|----------| | 创建新文档 | `docx-js.md` | `ooxml.md`, `redlining.md` | | 简单编辑 | `ooxml.md` | `docx-js.md`, `redlining.md` | | 修订痕迹 | `redlining.md` | `docx-js.md` |同时告诉 Agent 该读什么、不该读什么：解决"不读"和"读太多"两个问题。技巧 3：场景检测**场景 A：新项目** - 用户说："从头构建 X"、"创建一个新的..." - **必须加载**：`references/greenfield.md` **场景 B：修复 Bug** - 用户说："X 坏了"、"修复这个 bug" - **必须加载**：`references/bugfix.md`基于用户输入的关键词自动路由。

如何创建好的Agent Skill
type: item
date: 2026-01-10T03:42:00+00:00
description: skill 到底是什么传统的AI的知识锁在模型的参数里，想让模型学习新技能？参数传统方式skill处理过程收集数据 → 处理数据 → 参数训练 → 部署编辑SKILL.md 文件 → 下次执行时触发成本¥10000 - ¥1000000+¥0周期数周 - 数月即时Skill就像是给base model 外挂一个可热插拔的LoRA适配器，但完全不需要训练。编辑Markdown文件，模型的行为就改变了。技能是一个目录，其中包含一个SKILL.md 文件，该文件包含组织有序的文件夹，其中包含指令、脚本和资源，这些指令、脚本和资源为 Agent 提供额外的功能。Tool vs Skill 的一个关键区分概念本质作用例子Tool模型能做什么执行动作bash、read_file、write_file、WebSearchSkill模型知道怎么做指导决策PDF处理、MCP构建、前端设计、代码审查工具是能力的边界：没有bash工具，模型无法执行命令技能是知识的注入：没有前端设计Skill，模型写出的UI前篇一律[scode type="lblue"]通用Agent + 优秀的Skill = 特定领域的专家 Agent[/scode]Skill价值：同一个模型，加载不同的Skill，就变成不同的专家[scode type="lblue"]Agent能力上限 = 模型能力 + Skill 质量[/scode]模型能力是基座，Skill质量决定这个基座能发挥到什么程度。一个优秀的Skill，能让通用Agent在特定领域的变现超过没有Skill加持的更强大模型。判断标准Token效率🫏：段落是否值得它的开销[collapse status="false" title="Anthropic 官方 skill-creator 规范"]Concise is Key.The context window is a public good. Skills share the context window with everything else Claude needs: system prompt, conversation history, other Skills' metadata, and the actual user request.(Context window 是公共资源。一个 Skill 占用的 token，会挤压其他内容的空间——系统提示、对话历史、其他 Skill 的元数据、用户的实际请求。)Default assumption: Claude is already very smart.Only add context Claude doesn't already have. Challenge each piece of information: "Does Claude really need this explanation?" and "Does this paragraph justify its token cost?"(当你写一段"什么是 PDF"的解释时，你在浪费这个公共资源。Claude 已经知道什么是 PDF。这 100 个 token 本可以用来存放更有价值的信息。)[/collapse]通过三个问题，判断每段话的价值模型真的不知道这个吗？删掉它会影响任务完成吗？这100个 token 能换来什么价值？[scode type="lblue"]好 Skill = 专家独有的知识 - 模型已知[/scode]这个公式是判断Skill价值的根本标准，可以将 Skill 理解为 专家大脑的压缩文件：把一个设计师 10 年的审美积累缩成 43 行，把一个文档专家的操作经验压缩成 200 行决策树。压缩的必须是模型没有的东西，否则就是垃圾压缩❤️心智模型 vs ⚙️机械步骤：传递的是什么[collapse status="false" title="Anthropic 官方 Skill 示例，特别是 frontend-design、canvas-design"]Before coding, understand the context and commit to a BOLD aesthetic direction: - **Purpose**: What problem does this interface solve? Who uses it? - **Tone**: Pick an extreme: brutally minimal, maximalist chaos, retro-futuristic... - **Differentiation**: What makes this UNFORGETTABLE? N…

agent skill ：给llm的‘说明文档’
type: item
date: 2026-01-09T06:18:00+00:00
description: agent skill ： 简化说法：给llm的‘说明文档’- Agent Skill 概念 - 定义：LLM可随时查阅的说明文档 - 功能：简化重复性任务指令，提升任务AI表现 - 应用场景：智能客服、会议总结等 - Agent Skill 基础使用 - 创建步骤 - 指定文件夹创建agent skill - 标记skill.md文件，定义名称、描述、指令 - 使用流程 - 用户请求 - Cloud Code识别并询问使用agent skill - 加载完整skill.md内容 - 模型响应 - 高级功能 - Reference - Script - 渐进式披漏机制 - Agent Skill 与 MCP对比Agent Skill 的核心概念Agent Skill 本质是大模型可随时调用的说明文档，其核心价值在于 “简化重复性任务指令”—— 通过预定义的规则与流程，帮助 AI 更高效地完成标准化工作，典型应用场景包括智能客服（快速匹配应答话术）、会议总结（自动梳理内容框架）等。在Claude中Skill 是一个 markdown 文件，它教 Claude 如何做特定的事情：使用你的团队标准审查 PR、以你喜欢的格式生成提交消息，或查询你公司的数据库架构。当你要求 Claude 做与 Skill 目的相匹配的事情时，Claude 会自动应用它。创建第一个 Skill[tabs][tab name="检查可用的 Skills" active="true"]在创建 Skill 之前，查看 Claude 已经可以访问的 Skills：What Skills are available?Claude 将列出当前加载的任何 Skills。你可能看不到任何，或者你可能看到来自插件或你的组织的 Skills。[/tab][tab name="创建 Skill 目录"]在你的个人 Skills 文件夹中为 Skill 创建一个目录。个人 Skills 在你的所有项目中都可用。（你也可以在 .claude/skills/ 中创建项目 Skills以与团队共享。）bash theme={null} mkdir -p ~/.claude/skills/explaining-code [/tab][tab name="编写 SKILL.md"]每个 Skill 都需要一个 SKILL.md 文件。该文件以 --- 标记之间的 YAML 元数据开始，必须包含 name 和 description，然后是 Claude 在 Skill 活跃时遵循的 Markdown 说明。description 特别重要，因为 Claude 使用它来决定何时应用 Skill。创建 ~/.claude/skills/explaining-code/SKILL.md：--- name: explaining-code description: Explains code with visual diagrams and analogies. Use when explaining how code works, teaching about a codebase, or when the user asks "how does this work?" --- When explaining code, always include: 1. **Start with an analogy**: Compare the code to something from everyday life 2. **Draw a diagram**: Use ASCII art to show the flow, structure, or relationships 3. **Walk through the code**: Explain step-by-step what happens 4. **Highlight a gotcha**: What's a common mistake or misconception? Keep explanations conversational. For complex concepts, use multiple analogies.[/tab][tab name="加载并验证 Skill"]Skills 在创建或修改时会自动加载。验证 Skill 出现在列表中：What Skills are available?[/tab][tab name="测试 Skill"]打开你项目中的任何文件，并向 Claude 提出与 Skill 描述相匹配的问题：How does this code work?Claude 应该要求使用 explainin…

Agent 设计模式：LLM 驱动下的多元思维范式与框架哲学
type: item
date: 2026-01-06T08:51:00+00:00
description: 精准定位需求、匹配思维模式、发挥框架所长一、Agent 设计的 “百家争鸣”：从思维模式到框架分化在 LLM 驱动的 Agent 世界中，不存在 “放之四海而准” 的通用设计模式。Chain of Thought 的线性推理、ReAct 的 “知行合一”、Plan and Execute 的分层规划等认知框架，共同构成了 Agent 解决问题的 “思维模式库”。这些模式的落地差异，直接导致开发框架的路径分化 ——LangChain 聚焦链式推理的流程编排，LlamaIndex 深耕知识检索与整合，Dify 则主打人机协作的混合编排。业务场景的复杂性（如实时数据查询、多步逻辑推理、创意生成）决定了 Agent 必须 “量体裁衣”，而框架的多样性本质上是设计模式哲学的外在映射。二、认知框架解析：从单步推理到立体探索（一）线性推理范式：抽丝剥茧的思维显化1. Chain of Thought（思维链）：一步一释的逻辑展开[tabs][tab name="核心机制" active="true"]让模型在回答前，把推理过程一步步写出来。不是一口气给出答案，而是把整个推理过程展示出来。[/tab][tab name="适用场景"]问小王比小李大1岁，小张的年龄是小李的两倍。如果三个人的年龄加起来是41岁，问小王多大？思维链方式：假设小李的年龄是 ×，那么小王=×+3，小张=2X，总和=（x1）+×+（2X）=4×+ 1,4x+1=41，4X=38，×=10，所以小王=10+3=13。结果小王13岁。这种方式在逻辑推理、数值计算、逐步分析类问题里，会显得更稳健。[/tab][tab name="提出背景"]Google Research 在2022年发表的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》[/tab][tab name="框架映射"]LangChain 的 “SequentialChain” 通过链式调用多个工具，实现思维链的工程化落地。[/tab][tab name="代码示例"]from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import SimpleSequentialChain # 初始化LLM llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0) # 第一步：拆解问题（显式推理步骤） step1_prompt = PromptTemplate( input_variables=["question"], template="""请拆解解决以下数学问题的步骤，无需计算最终结果： 问题：{question} 推理步骤：""" ) step1_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=step1_prompt, output_key="steps") # 第二步：执行计算（基于步骤推导结果） step2_prompt = PromptTemplate( input_variables=["steps"], template="""根据以下推理步骤，计算最终结果： 推理步骤：{steps} 最终答案（仅输出数字）：""" ) step2_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=step2_prompt, output_key="result") # 串联链条 cot_chain = SimpleSequentialChain( chains=[step1_chain, step2_chain], verbose=True ) # 运行示例 result = cot_chain.run("计算(18+7)×(25-13)") print("最终结果：", result)输出效果：> Entering new SimpleSequentialChain chain... 推理步骤：1. 先计算括号内的加法：18+7 2. 再计算括号内的减法：25-13 3. 最后将两个结果相乘得到最终答案 最终答案（仅输出数字）：300 > Finished chain. 最终结果： 300[/tab][/tabs]2. Self-Ask（自问自答）：问题驱动的知识补全[tabs][tab name="核心机制" active="true"]让模型在回答时学会反思自己，把大问题拆成多个小问题，然后逐个回答。将复…

从一道面试题翻车说起：MQ消息积压，为何“加机器”是糟糕答案？
type: item
date: 2025-12-31T06:52:00+00:00
description: 从一道面试题翻车说起：MQ消息积压，为何“加机器”是糟糕答案？看似合理的应急方案，却暴露了系统性思维的缺失最近和一位读者聊天，他分享了一次令人难忘的面试经历。当被问到“线上RocketMQ积压了1亿条消息，你会如何处理？”时，他自信地回答：“增加消费者实例，快速消费掉就行了。”他本以为这是个稳妥的答案，没想到面试官只是淡淡回应：“好的，情况我了解了，有消息会通知你。”冰冷的结束语让他瞬间明白——这次面试结束了。几天后，他收到拒信，但仍困惑不已：“为什么这个看似合理的方案，却让面试官直接否定了我？”为什么“加消费者”成了面试官的“劝退信号”？🚨 第一层缺陷：治标不治本的应急思维当你说出“加消费者”时，面试官听到的潜台词是：“我只看到了症状，没想找病因。”这就好比一个病人持续高烧，医生只想着“多敷冰袋降温”，却不去检查是病毒感染还是细菌感染。在复杂系统故障中，症状缓解不等于问题解决，甚至可能掩盖真正的危机。消息积压永远是“果”而非“因”。盲目扩容可能暂时降低堆积数字，但若根本原因是消费者逻辑中存在慢SQL，那么增加的消费者只会以更快速度压垮数据库。🔍 第二层缺陷：忽略了问题的根本原因消息积压通常只是症状，而非疾病本身。RocketMQ积压1亿条消息，背后可能隐藏着：生产者流量激增而消费者处理能力未变消费者处理逻辑存在性能瓶颈网络或存储层出现问题系统架构设计存在缺陷🔍 第三层缺陷：忽略系统联动性分布式系统中没有孤立的组件。一个看似局部的优化，可能引发连锁灾难：下游数据库压力激增，可能导致雪崩: 消费者增加 → 数据库连接数激增 → 数据库过载 → 整个系统雪崩可能导致重复消费或乱序问题: 无序扩展 → 消息乱序 → 业务逻辑错乱系统资源被无节制消耗: 资源抢占 → 同一宿主机上其他服务受影响好的工程师看局部，优秀的工程师看全局。面试官期待的是对系统联动性的深度认知。⚠️ 第四层缺陷：缺乏优先级判断线上紧急故障处理的第一原则是控制影响范围。直接扩容如同“用消防水管扑灭油锅起火”——可能把火苗冲到整个厨房。真正需要的是先判断：哪些消息最关键？哪些可以延迟？哪些可以丢弃？缺乏这种业务优先级判断，技术方案就失去了方向。面试官到底在问什么？重新定义问题边界当面试官提出这个问题时，他期待的远不止一个技术方案。他在考察三个维度：1. 思维层次：从线性思考到系统思考线性思维：消息积压 → 消费能力不足 → 加消费者系统思维：消息积压是系统状态的表现 → 分析全链路瓶颈 → 平衡多种约束条件 → 制定分级方案2. 方法论完备性：是否有清晰的问题解决框架优秀的候选人会自然展现一套方法论：“评估现状 → 紧急止血 → 定位根因 → 制定方案 → 验证效果 → 复盘预防”3. 技术深度与业务意识的结合不仅要懂RocketMQ的存储机制、消费位点管理更要懂业务场景下消息的紧迫性、一致性要求能在技术方案中体现业务价值判断面试官真正想听到的：思维层次与系统能力第一层：技术深度对RocketMQ内部机制的理解（存储模型、刷盘策略、消费位点管理）分布式系统理论知识（CAP、最终一致性、消息可靠性保证）JVM和操作系统层面的调优经验第二层：解决问题的方法论完整的问题解决框架：1. 现象确认 → 2. 紧急止血 → 3. 根因定位 → 4. 解决方案 → 5. 实施验证 → 6. 复盘预防第三层：系统思维对系统各个组件相互影响的理解权衡取舍的决策能力（一致性 vs 可用性、实时性 vs 可靠性）预见性设计思维（如何防止问题再次发生）第四层：业务意识理解消息积压对业务的实际影响能够与业务方有效沟通，制定合理的SLA在技术方案中体现业务优先级思考从“一道题”到“一套方法”：系统化故障处理思维框架通过这个案例，我们可以提炼出一套适用于各类系统故障的通用思维框架：第一阶段：应急响应（黄金一小时原则）核心目标：快速控制影响范围，防止故障扩散精准评估：量化影响程度哪些业务受影响？影响面有多大？是持续恶化还是趋于稳定？SLA（服务等级协议）还剩多少缓冲时间？分级管控：实施有区别的应对策略核心业务 → 优先保障，资源倾斜 重要业务 → 适度保障，有限降级 非关键业务 → 可降级或暂时关闭安全扩容：如果必须扩容渐进式增加，监控关键指标准备回滚方案，每一步都可逆评估下游承载能力，避免转移压力第二阶段：根因分析（问五个为什么）核心目标：找到根本原因，而非表面现象针对消息积压，逐层深入追问：为什么消息消费慢？→ 消费者处理耗时增加为什么处理耗时增加？→ 数据库查询变慢为什么查询变慢？→ 新上线功能引入了全表扫描为什么会上线这样的功能？→ 代码评审遗漏了性能测试为什么会遗漏？→ 缺乏性能测试的强制流程这就是“五个为什么”分析法，它强迫我们穿越技术表象，触及流程和管理层面的根本问题。第三阶段：系统…

🚀 掌握这些提示框架，让你与AI对话效率翻倍！✨
type: item
date: 2025-12-30T01:50:43+00:00
description: 你是不是经常觉得和AI聊天时，它总是不太“懂你”？或者给出的回答不够精准、不够有深度？别担心，今天我就来带你掌握几种超实用的提示词框架，让你轻松驾驭大模型，对话质量直线上升！🎯🤔 为什么我们需要提示框架？和AI交流，就像和一位聪明但需要引导的伙伴合作。如果你问得模糊，它可能答得随意；如果你问得清晰，它就能回应得精彩。 提示框架就是一套“提问模板”，帮你结构化表达需求，让AI更容易理解你的意图，输出更符合你期待的内容。📚 四大提示框架详解 + 实战案例1. CRISPE 框架 🧠适用于需要AI扮演特定角色、完成复杂任务的场景。角色：明确AI的身份，例如“教育者”、“翻译官”或“职业顾问”。背景：交代情境，帮助AI理解上下文。任务：清晰说明你要它做什么。格式：设定回复的风格、长度、结构等。实验：可要求AI给出多个版本供你选择。💡 案例：你是一位资深科技博主（角色），正在撰写一篇面向初学者的AI入门文章（背景）。请用通俗易懂的语言，解释什么是机器学习（任务）。文章结构请包括：定义、常见类型、一个生活化例子（格式）。如果能提供两个不同风格的开头供我选择更好（实验）。2. BROKE 框架 📝适合内容创作、文案撰写等需要明确目标和成果的任务。背景：设定任务发生的场景。角色：指定AI的专业身份。目标：说明核心任务。关键结果：列出回答必须包含的要素。改进：AI回复后，可提出优化方向。💡 案例：背景：你正在为一家健康食品初创公司撰写社交媒体推文。 角色：作为品牌文案策划。 目标：写一条推广新款燕麦产品的推文。 关键结果：突出“无添加糖”、“高纤维”、“早餐便捷”三大卖点，语气年轻活泼，带一个表情符号。 改进：可以建议“加入用户证言”或“增加互动提问”。3. ICIO 框架 🛠️适用于处理具体输入数据、要求明确输出的任务，如翻译、摘要、格式转换等。任务：直接说明要做什么。背景：补充任务的相关信息。输入数据：提供AI需要处理的原文、数据等。输出格式：明确回答的形式与风格。💡 案例：任务：将以下英文邮件翻译成中文。 背景：这是一封发给客户的正式项目更新邮件。 输入数据：“Dear team, the project milestone has been achieved ahead of schedule. We will proceed to the next phase next Monday.” 输出格式：使用商务中文，保持礼貌正式，不要添加额外解释。4. CoT 思维链框架 🔗适合需要逻辑推理、分步分析的问题，引导AI“一步步思考”。Few-Shot CoT：给出几个包含推理步骤的例子，AI会模仿这种思考方式。Zero-Shot CoT：只需在提问后加一句“请一步步思考”或“Let‘s think step by step”，AI就会自动展开推理。💡 案例：问题：“如果小明每天存10元，存了30天后，他用一半的钱买书，剩下的钱又每天花5元，能花几天？” 提示：“请一步步思考。” AI会先计算总金额，再算买书后剩余金额，最后算能花几天，并列出每一步。✅ 通用交互小贴士除了框架，这些技巧也能大幅提升对话效果哦：🧩 长文分段输出：比起一次性生成长篇内容，分多次请求输出，质量往往更稳定。🔗 符号分隔信息：用“---”、“===”或序号区分不同部分，AI更容易解析。🎓 给出示例：直接展示你想要的格式或风格，AI模仿能力很强！🧠 任务拆解：复杂任务拆成几个步骤，逐步引导，结果更可控。📏 明确限制：指定字数、格式、风格、语言难度等，避免AI“自由发挥”。🎨 总结：如何选择框架？需要AI扮演角色 → 用 CRISPE要写文案、内容 → 用 BROKE有具体输入、输出格式要求 → 用 ICIO需要逻辑推理、分步解答 → 用 CoT当然，也可以混合使用这些框架，比如在CRISPE中加入CoT的推理步骤，让AI既扮演角色又理性分析！

提示词设计案例
type: item
date: 2025-12-24T02:47:56+00:00
description: 版本1：详细判断型DETAILED_JUDGE_PROMPT = """ 你是一个专业的客服质检专家，专门负责检测客服的回复质量。【任务】 判断客服的回复是否属于"冗余或机械确认"。【定义】 "冗余或机械确认"指：当用户提问清晰明确时，客服采用简单重复用户问题的方式来确认，而没有提供额外价值、信息或引导。【判断标准】用户提问是否清晰明确？明确：包含具体需求、动作、对象（如"帮我解绑实名"）不明确：包含疑问词、模糊表达（如"这个怎么办？"）客服回复是否属于简单重复？是：客服只是把用户问题换个说法重复一遍否：客服提供了额外信息、解决方案、引导或确认了具体细节是否有必要进行这种确认？必要：用户问题存在歧义、需要澄清细节不必要：用户问题已经非常清晰明确【上下文信息】 会话开始时间：{session_start_time} 当前对话轮次：第{round_number}轮最近3轮对话历史： {recent_dialogue_history}【待判断的消息】 用户消息：{user_message} 客服回复：{assistant_message}【输出格式】 请严格按照以下JSON格式输出： {{ "is_violation": true/false, "reason": "详细的判断理由，至少50字", "confidence": 0.0-1.0的置信度, "suggestion": "改进建议（如果违规）"}}请开始判断： """版本2：思维链推理型CHAIN_OF_THOUGHT_PROMPT = """ 你是一个严谨的客服质检专家。请按照以下步骤进行推理：【步骤1：分析用户提问】 用户提问："{user_message}"是否清晰明确？请分析：是否有具体需求？是否有明确动作？是否有具体对象？结论：清晰明确 / 不够明确【步骤2：分析客服回复】 客服回复："{assistant_message}"主要内容和意图是什么？是否提供了额外信息或价值？与用户提问的关系是什么？【步骤3：判断是否属于冗余确认】 对比分析：客服是否只是简单重复用户问题？这种确认是否有必要？是否有更好的回复方式？【步骤4：综合判断】 基于以上分析，给出最终判断：最终判断：属于冗余确认 / 不属于冗余确认 理由：{至少100字的详细分析} 置信度：{0.0-1.0}【步骤5：输出】 请输出JSON格式： {{ "judgment": "属于冗余确认" 或 "不属于冗余确认", "reasoning": "完整的推理过程", "confidence": 0.95, "improvement": "改进建议（如果违规）"}} """版本3：多维度评估型MULTI_DIMENSIONAL_PROMPT = """ 作为客服质检专家，请从以下5个维度评估客服回复：【维度1：信息增量（0-10分）】 客服回复相比用户提问增加了多少新信息？0-3分：几乎没有新信息，简单重复4-6分：有少量新信息7-10分：提供了有价值的额外信息【维度2：确认必要性（0-10分）】 这种确认是否必要？0-3分：完全不必要，用户问题已非常清晰4-6分：有一定必要性7-10分：非常必要，需要澄清模糊点【维度3：回复效率（0-10分）】 回复是否简洁高效？0-3分：冗余啰嗦，可以更简洁4-6分：适中7-10分：非常简洁高效【维度4：服务意识（0-10分）】 是否体现主动服务意识？0-3分：被动机械，缺乏服务意识4-6分：基本满足要求7-10分：主动周到，体现专业服务【维度5：用户体验（0-10分）】 对用户体验的影响？0-3分：负面体验，让用户感到不被重视4-6分：中性体验7-10分：正面体验，让用户感到被重视【评估数据】 用户消息：{user_message} 客服回复：{assistant_message} 对话历史：{dialogue_history}【输出要求】 请输出JSON格式的详细评估： {{ "dimension_scores": {{ "information_increment": 分数, "confirmation_necessity": 分数, "reply_efficiency": 分数, "service_awareness": 分数, "user_experience": 分数 }}, "total_score": 总分（0-50）, "is_violation": true/false（总分<25为违规）, "detailed_analysis": "每个维度的详细分析", "recommendation": "具体的改进建议"}} """

探讨自我价值与外界
type: item
date: 2025-12-20T13:56:30+00:00
description: 2025 年 12 月 20 日 内容由 AI 生成，不能完全保障真实聊到“自我价值”，我们经常会看到一种看似正确却很难实践的建议：不要让别人决定你的自我价值，不要被外界评价影响。道理大家都懂，但真正做到的人并不多。我甚至觉得，“完全不被影响”本身就是一个过于理想化的目标。我们从小到大接受的，是一整套社会化训练：成绩、排名、反馈、评价、认可、淘汰。说不被别人影响，某种程度上，等于否认我们作为社会性动物的基本设定。但这并不意味着，我们只能被外界牵着走。一、为什么“不被他人定义”这么难？1. 社会化大脑的“出厂设置”人类天生通过他人的反应来认识自己。 心理学和神经科学都指出，大脑中存在镜像神经元系统，我们会不自觉地把他人的态度，当作一面“镜子”。童年经验 小时候，如果哭泣能换来安抚，我们会形成“我是值得被爱的”认知； 如果长期被忽视，潜意识里就可能留下“我的需求不重要”的底色。 这种早期的“镜像自我”，会一直影响成年后的自我价值感。社会规训 分数、KPI、绩效、标签、条件匹配，本质都是外界在帮我们“定价”。 久而久之，我们习惯用“是否被认可”来证明自己是否有价值。情绪的生理反应 负面评价会激活大脑中负责自我评估的区域，同时抑制多巴胺分泌。 所以，一句否定让人难受，并不是矫情，而是真实的心理疼痛。结论是： 👉 被外界影响，不是你不够强大，而是你很正常。二、真正的问题：你的自我价值来源是不是太单一？你在前面的思考中提到一个很重要的比喻：自我价值就像炒股，鸡蛋不能放在一个篮子里。这是一个非常精准的判断。1. 当自我价值“只押一只股票”因为 leader 一句话 就怀疑自己是不是废物因为 朋友变冷淡 就觉得自己一无是处因为 工作不顺 就全盘否定人生这些痛苦，往往不是事件本身，而是因为—— 👉 你的自我价值，几乎全部绑定在某一个来源上。一旦那个来源波动，自尊就直接“爆仓”。三、从“单线程”到“分布式”：价值来源多元化心理学中有一个概念，叫自我复杂性理论（Self-Complexity Theory）。 核心观点很简单：一个人人生中可调用的“自我身份”越多，单点挫折对整体自尊的伤害就越小。1. 给自我价值“分层加权”可以把自我价值理解成一个结构系统，而不是单一评分。价值层级权重建议特点实践方式核心层40%–50%最稳定自我认同、价值观、道德感支撑层30%–40%相对稳定健康、亲密关系、经济能力弹性层20%易波动职场评价、社交反馈、成就关键点在于：职场和他人评价，应该放在“弹性层”而不是直接接管你的“核心层”2. 警惕“单一价值暴政”很多人在崩溃时，其实不是失去了某样东西，而是—— 失去了唯一能证明自己有价值的那条路径。比如：把“工作表现”=“自我价值”把“被喜欢”=“我是否值得存在”一个很现实的缓冲方式是： 👉 刻意培养“非功利性身份”运动者爱好者学习者照顾者创造者这些身份不以社会评价为目的，却能不断向你证明：我不只是一个被衡量的人。四、更高阶的状态：在被影响中保持觉察完全不在意评价，是反人性的。 更健康的状态是：我知道我会被影响，但我不把一切照单全收。1. 建立“评价过滤器”当你被否定时，试着问自己三个问题：这是事实，还是观点？评价者的立场和动机是什么？有没有具体、可执行的改进空间？如果都没有，那它就不配进入你的核心认知系统。2. 创造“自我确认仪式”每天记录 3 件微小但真实的完成感为自己设立一个象征价值的“锚点”用可重复的行为，替代不稳定的外界反馈这是在不断告诉自己：我的存在，不完全依赖今天的评价。3. 练习“课题分离”阿德勒心理学有一句很经典的话：别人如何评价你，是别人的课题； 你如何看待自己，是你的课题。当朋友冷淡时，可以这样拆解：他的状态，是他的课题我是否因此全盘否定自己，是我的课题五、自我价值不是常量，而是动态平衡很多人追求“稳定的自尊”，但现实是：健康的自我价值，更像一个允许摆动的钟摆。它会被外界影响，但能慢慢回到中心。就像一棵树：风会吹动枝叶但根系扎得够深，就不会倒下次当你因为外界评价而动摇时，不妨试试这个 “5 秒心法”：把手放在胸口，感受心跳，对自己说： “此刻我可能不够好，但这不是全部的我，也不会是永远的我。”这种对“不完美自我”的接纳， 往往才是摆脱外界定义的真正起点。**你有没有过这样的时刻： 自我价值被一句话、一件事击碎，又慢慢重建？**如果有，那不是失败， 那恰恰说明——你正在学习如何成为自己的支点。

基于Mulvus进行 HDBSCAN 聚类
type: item
date: 2025-12-09T06:15:30+00:00
description: 将数据通过深度学习模型转化为Embeddings，可以获得原始数据的有意义表征。HDBSCAN（基于密度的有噪声应用空间分层聚类）通过分析数据点的密度进行分组。它可以发现不同形状和大小聚类特别有用。HDBSCAN （Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种聚类算法，它依赖于计算嵌入空间中数据点之间的距离。[...]

从 0 到 1 在 CPU 上训练可推理可演示的小参数中文GPT
type: item
date: 2025-12-09T01:24:00+00:00
description: clearwind-tse/gpt_encode_teacher-cn-mini了解 GPT 的核心原理：分词 → 批处理 → 前向 → 损失 → 反向 → 优化 → 保存 → 推理（完整链路）掌握高效小模型技术：RMSNorm、RoPE、权重共享、短序列、小词表、量化仅用 CPU 训练：控制模型/数据规模、梯度累积、学习率预热与退火、禁用无关耗时特性可用答案保障：目标对齐（忽略前缀）、推理首步约束与后处理、停止词、提示词规范化代码结构src/model.py：GPT 核心（Embedding/自注意力/前馈/RMSNorm/RoPE/权重共享）src/data.py：分词器加载、指令和 LM 数据处理、批处理与目标构造src/train.py：CPU 训练主循环、评估、保存与动态量化、耗时统计src/infer.py：推理 CLI（温度、top-k、top-p、重复惩罚、停止词、输出清理）src/build_tokenizer.py：构建 HF ByteLevel BPE 中文分词器（带解码器，避免乱码）config.yaml：统一管理模型、训练、数据、分词器与保存路径data/*.jsonl：教学数据（{"prompt": "...", "completion": "..."}）使用技术模型结构：Decoder-only Transformer（因果自注意力）归一化：RMSNorm（简洁高效）位置编码：RoPE（相对位置，计算高效）前馈：SiLU（现代 LLM 常用）权重共享：词嵌入与输出层共享，降参数且表示一致训练：AdamW、学习率线性预热+余弦退火、梯度裁剪数据与分词：外置jsonl+HF ByteLevel BPE（显式设置 ByteLevel 解码器，避免乱码）推理：温度/top-k/top-p 采样、重复惩罚、停止词、输出清理、提示规范化量化：导出动态量化权重以加速 CPU 推理如何仅用 CPU 训练小模型+短序列：n_layer=4, n_head=4, n_embd=256, seq_len=128小词表：HF ByteLevel BPE（带解码器）梯度累积：batch_size=16, micro_batch=4（有效批 64）学习率策略：线性预热 10%+余弦退火资源控制：torch.set_num_threads(os.cpu_count())，DataLoader 禁用多进程（macOS 下更稳）训练结束导出量化权重，演示更流畅GPT 训练是如何实现的因果自注意力：下三角 mask 确保只看历史（src/model.py:98）Teacher Forcing：输入拼接“用户/prompt + 助手 + 答案”，仅对答案段计算损失（src/data.py:24–31）目标对齐：忽略区间为len(prefix)-1，确保第一个答案 token 参与训练（src/data.py:28–31）损失函数：CrossEntropyLoss(ignore_index=-100)（src/train.py:50）如何保证“回答可用”分词器解码器：HF BPE 设置 ByteLevel 解码器，彻底消除中文乱码（src/build_tokenizer.py:6–8）目标对齐修复：忽略len(prefix)-1，避免答案错位（src/data.py:28–31）推理约束：首步屏蔽PAD/BOS/UNK，前若干步屏蔽EOS，避免空答（src/infer.py:41–50, 68–73）开头清理：剔除首字符标点与空白（src/infer.py:26–30, 82–83）提示词规范化：去中文空格（src/infer.py:35–37）停止词/重复惩罚：控制尾部冗余与重复（src/infer.py:68–73）训练耗时与评估：日志实时打印eval loss与elapsed，课时内可观测质量（src/train.py:71–82）step by step1. 安装依赖python -m pip install -r requirements.txt2. 构建中文分词器（HF ByteLevel BPE）python -m src.build_tokenizer3. 配置核对config.yaml 中：data.train_path: data/train.jsonldata.val_path: data/val.jsonltokenizer.type: hf_tokenizerstokenizer.path: tokenizer/tokenizer.jsontraining.max_steps: 1500–2000（课堂机器允许的话）4. 训练（仅 CPU）python -m src.train观察日志：每eval_interv…