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System Prompt 应该怎么设计？有哪些原则和常见坑？

考察 System Prompt 的设计原则。核心答案：稳定指令放 System、规则要可执行可验证、分层组织、长度克制，并讲清与 User Prompt 的分工。

91学AI·6 阅读

考察 Prompt 的结构化设计能力。核心答案：角色、任务、上下文、约束、输出格式五要素缺一不可，配合分隔符与占位符工程化落地。

91学AI·5 阅读

上下文压缩手段从粗到细有滑动截断、滚动摘要、结构化事实提取、工具结果落盘留引用四层；按阈值触发、保留原文可回溯是工程上不漏关键信息的关键。

91学AI·6 阅读

短期记忆是会话内工作记忆，活在上下文窗口里；长期记忆跨会话持久化，走外部存储加检索召回；划分依据是生命周期和访问模式，不是存储介质。

91学AI·7 阅读

上下文工程是为模型每次推理动态组装恰当信息的工程实践，涵盖记忆、检索、工具、历史四类来源；与 Prompt 工程的区别在于从"写好一句话"升级为"管好一个信息流"。

91学AI·5 阅读

考察工具 schema 的工程化设计。核心：name 动词化、参数用 JSON Schema 强类型加枚举收敛、必填最小化、工具按原子性拆分，schema 本身就是写给模型看的 Prompt。

91学AI·6 阅读

考察对 Function Calling 机制的理解。核心：模型只输出结构化的 tool_calls，真正执行在应用层；调用是「模型提议—代码执行—结果回填」的多轮闭环。

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