Prompt工程

Prompt 工程进阶：CoT 思维链与 ReAct 推理模式在业务中的应用

Prompt 工程的进阶技术，从基础提示词到 CoT 思维链、ReAct 推理模式、Few-shot 示例、Self-Consistency，以及在招聘场景（AI面试、简历评估、职位匹配）中的实际应用和效果对比。

首字延迟（TTFT）是 AI 产品体验的生死线。Prompt 缓存把重复的系统提示词命中缓存，预填充让模型先想好再开口——TTFT 从 3 秒压到 500ms 的工程实践。

AI 模拟面试智能体的架构设计，基于 Go SSE 流式分发实现实时对话，用 Prompt 状态机约束面试流程，解决长对话模型失控、流式延迟高、计费闭环等问题。

让 LLM 按流程走完一场面试，最大的敌人是模型自己——它会在第 3 步跳到第 8 步。System 强元规则 + User 变量 + Assistant 预填开场，三层结构把流程越级率压到 0%。