ChatGPT - 在ChatGPT中设置通用提示模板

php 7.2 if else endif 模板语法错误提示的处理

在php7.2里面，如果模板里面使用了if else endif标签的话，类似： <? if ( $the_query->have_posts() ) : ? > 这种模板标签，会报如下的错误提示： syntax error, unexpected end of file, expecting elseif (T_ELSEIF) or else (T_ELSE ) or endif (T_ENDIF) 比如我的view模板里面写如下的代码： <? > 就会出现这种错误提示： syntax error, unexpected end of file, expecting elseif (T_ELSEIF) or else (T_ELSE) or endif (T_ENDIF) 仔细检查没看到语法提示，这个时候是因为php.ini里面的short_open_tag标签没开启，默认的示关闭的， 在php.ini里面设置short_open_tag

2025-09-11langchain学习-03提示词模板PromptTemplate

为什么需要模板？ ，给大语言模型这样的一条提示词：“你是一个文案撰写专家，请你根据{主题}来撰写{风格}的文案”下次只需要填写花括号内的内容即可langchain主要提供了两种提示词模板1、PromptTemplate用于标准语言模型 from langchain.prompts import PromptTemplate#定义模板,需要传入两个参数，一是后续需要填写的参数列表，二是带花括号内容的模板template=PromptTemplate ChatPromptTemplatefrom langchain.prompts.chat import SystemMessagePromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate#系统提示词模板 SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是一个学习小助手，你的任务是帮助用户完成{subject}的学习，回答完用户的问题后，给出十道{level}程度的练习题")#人类提示词模板

20个超级好用的Kimi+官方提示词模板

在你为新生成的 prompt 提示词中，也就是代码块内容，不允许提到 “提示词” 或者“prompt” [IMPORTAN!!!] 在你为新生成的 prompt 提示词，并不是一个生成提示词的提示词， 而是直接可以用来发问，满足用户需求的 prompt。 [IMPORTAN!!!] [Example: 介绍提示词工程] - **user input**：“什么是提示词，提示词工程又是什么” - **model output**： “提示词（prompt）是一种与生成性人工智能模型（ 通过不同类型的提示词，如直接提示（Zero-shot）、带有示例的提示 （One-shot, few-shots, multi-shots）以及思维链提示（Chain-of-Thought, CoT）， 在进行提示词工程时，可以采用不同类型的提示词来服务于不同的目标，例如： 直接提示（Zero-shot）是最简单的提示类型，它不提供任何示例给模型，只提供指 令。

模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板模板

图论 最短路 SPFA 1 #include<cstdio> 2 #include<queue> 3 #include<cstring> 4 using namespace std; 5 c

分享10个我最常用的DeepResearch提示词模板和用法。

我也准备用将近1w字的文章，用10个场景，和这10个场景的提示词，来给大家详细看看，他能用在哪，应该怎么用，最后一个场景，一定会给你惊喜，甚至是惊讶。 文章很长，看不完可以建议先收藏，后面慢慢看。 这里，我也整理了一个我自己觉得还不错的Promp模板，蓝字部分改成你自己的： 请帮我分析当前<在线教育>行业的主要竞争对手。具体要求： 1. Prompt模板在此，蓝字部分自己改： 请帮我用Deep Research完成以下任务： 研究<XYZ科技公司>的投资价值。 Prompt模板： 帮我比较两款产品： 我在考虑购买<某某款轻薄商务笔记本A> 和 <某某款轻薄商务笔记本B>。 - 最后附上可能的结局走向或伏笔提示。 最后产出的这一些参考和报告，实在是太牛逼了，实在太长了，我就不放全了，放一部分给大家看看。

【漏洞情报】LangChain 提示模板注入漏洞详解：通过属性访问实现攻击

受影响的包: langchain-core (pip) 受影响版本: = 1.0.0, <= 1.0.6 <= 0.3.79 已修复版本: 1.0.7 0.3.80 描述 背景 LangChain的提示模板系统中存在一个模板注入漏洞 该漏洞影响接受不可信模板字符串（而不仅仅是模板变量）的应用程序中的ChatPromptTemplate及相关提示模板类。模板允许属性访问（.）和索引（[]），但不允许方法调用（()）。 该漏洞特别要求应用程序接受来自不可信源的模板字符串（结构），而不仅仅是模板变量（数据）。大多数应用程序要么不使用模板，要么使用硬编码模板，因此不受影响。 高风险场景 如果您的应用程序符合以下情况，则受影响： 接受来自不可信源（用户输入、外部API、数据库）的模板字符串 根据用户提供的模式动态构建提示模板 允许用户自定义或创建提示模板 易受攻击的代码示例: 最安全的方法是仅在控制模板源时使用Jinja2模板。 重要提醒：许多应用程序不需要提示模板。模板对于变量替换和动态逻辑（if语句、循环、条件）很有用。

2025-09-13langchain学习-05few-shot提示词模板

什么是few-shot提示词模板 few-shot提示词模板就是在你向大模型提出一个问题，但是由于下面几种原因： 1.回复的格式有严格要求：例如需要返回json格式的数据 2.问题复杂，需要按照模板格式化输出 , "output": "负面"}, ] """ 示例格式化器example_prompt """ #首先给出每个例子的模板 example_template=""" 用户输入：{input} AI回复：{output} """ #然后将其放入提示词模板中 example_prompt=PromptTemplate( input_variables=["input","output LengthBasedExampleSelector 使用方法也很简单，导入包，按照上面的方法定义好例子字典列表、示例格式化器后，定义一个长基示例选择器，将例子、格式化器、限长值传入其中，最后组合成few-shot提示词模板时 AI回复：{output} """ #然后将其放入提示词模板中 example_prompt=PromptTemplate( input_variables=["input","output

【Midjourney】Midjourney 基本操作 ③ ( 提示词模板 : 主要内容 次要细节 标签 指令参数 | Explore 搜索并查看提示词 )

一、Midjourney 提示词模板 - 主要内容 / 次要细节 / 标签 / 指令参数 Midjourney 提示词 按照 顺序 由以下四部分组成 ; 主要内容 : 描述画面的主要内容 ; 内容细节 / 镜头特写 / 媒体类型 等 ; 指令参数 : 指定版本 : --V 5 指定宽高比 : --ar 3:2 指定质量参数 : --q 3 注意 : 要严格按照上面的顺序书写 , 顺序不要乱 , 提示词越靠前 , 对生成的图像的最终效果影响越大 , 二、Midjourney 查看别人的提示词 ---- 到 Midjourney 官网 https://www.midjourney.com/ , 使用 Discord 在下图中 , 先点击 ① 对应的三个点按钮 , 然后点击 ② Copy 按钮 , 最后点击 ③ Full Command 按钮 ; 这里特别注意 , 要复制 Full Command , 不要复制 提示词 , Full Command = 提示词 + 参数 + 参考链接 ; 最终拷贝出的完整命令如下 : <https://s.mj.run/y0G6uHhtjOg> big couryard with

大学生必备的 22个 AI 提示词模板

大学生必备的 22个 AI 提示词模板 导语：无论你是忙于学业、项目还是课外活动，AI 都能帮你轻松解决各种问题。 本文为你提供了 22 个 AI 提示词模板，帮助你在学习、写作、项目管理等方面提高效率。赶快尝试一下，看看 AI 如何改变你的大学生活吧！ 1. 试试下面的提示吧： 提示： 请根据以下主题撰写一篇详细的论文：主题：[主题]，主要论点：[论点]，参考资料：[资料]。 2. AI 可以帮你整理和归档： 提示： 请将以下文件整理归档：[文件内容]。 19. 总结 以上 22 个 AI 提示词模板可以帮助大学生在学习、项目管理、数据分析等方面提高效率和生产力。试试这些提示，看看 AI 如何改变你的大学生活！

介绍提示学习、连续提示、离散提示

在提示学习的过程中，模型的目标是产生一个与输入提示相关且符合预期行为的输出。例如，当输入提示是一个问题时，模型的任务便是生成一个合理的答案。 模型在下游任务中的表现对提示词（Prompt）的选择十分敏感，即模型的性能会因提示词的不同而有显著差异。选择合适的提示词对于确保模型在特定下游任务中的良好表现至关重要。 这得益于模型可以通过自我监督的方式，从海量文本数据中学习如何对各类提示进行响应。然而，提示学习也面临一些挑战。例如，选择适当的提示对模型的性能至关重要，但这通常需要进行大量的实验和调整。 离散提示（Discrete Prompts）：这是人类手工设计的提示词，易于阅读和理解。在提示调整领域，离散提示是用于指导语言模型行为的特定手工制作的文本提示，适用于各种自然语言处理任务。 这些提示由人类设计，由可解释的单词和标记构成。这些提示是通过枚举或解析等技术创建的，旨在在训练或推理过程中向模型提供指令或约束。离散提示与软提示有所不同，软提示是通过基于梯度的方法优化的连续特征向量。

vscode最新问题输入叹号没有代码提示不生成模板解决方法

好像是 更新了   输入html  选择第二个html:5就能生成模板了  用这个就好了

提示

组件已经好了，如果我们要点击，我们怎么知道哪个层级的哪个节点被点了呢？是不是会写一个搜索算法，传入当前节点id，然后回溯去记录路径展示出来？这虽然可以做到，但显然是不优雅的，我们只需要牺牲空间换时间的方法就可以大大优化这个过程，即是在遍历的过程中把节点信息带到下一个递归函数里面去。

提示

在THREEjs中，渲染一个3d世界的必要因素是场景（scene）、相机（camera）、渲染器（renderer）。渲染出一个3d世界后，可以往里面增加各种各样的物体、光源等，形成一个3d世界：

模板（下）——（类模板）

类模板 声明类模板 类模板的成员函数被认为是函数模板，也称为类属函数。 使用类模板 声明类模板之后创建模板类，一般格式如下： 类模板名<类型实参表>对象表； 其中，类型实参表应与该类模板中的“类型形参表”相匹配。“对象表”是定义该模板类的一个或多个对象。 类模板作为函数参数 函数的形参类型可以是类模板或类模板的引用，对应的实参应该是该类模板实例化的模板类对象。同时，对于带有类模板参数的函数，这个函数必须是函数模板。 类模板作为友元函数的形参类型 在一个类模板中可以设计友元函数。友元函数的形参类型可以是类模板或类模板的引用，对应的实参应该是该类模板实例化的模板类对象。 同时，对于带有类模板参数的友元函数，这个友元函数必须是函数模板。 类模板与静态成员 从类模板实例化的每个模板类都有自己的类模板静态数据成员，该模板类的所有对象共有一个静态数据成员。

提示工程之基本提示【二】

下面是一个从给定段落中提取信息的提示符示例。 作为一名提示工程师，您需要更好地提供更好的指示。 提示中提供的示例似乎有助于模型的输出更加具体。 您可以使用巧妙的提示符执行大量的代码生成任务。 我想向您展示llm在设计提示时的强大功能。

Hash模板 个人模板

/** * Hash模板 * Based: 0 * template<unsigned long _SZ,class _T, unsigned long *pFun(_T _Off)> * class _My_Hash_ToInt * 传入数据大小_SZ,传入类型_T,Hash函数 * 传入类型_T必须重载 = 和 == 符号 * 收录了ELFHash函数 * 主要是为了判重的简化些的模板 ~((hash << 11) ^ (*str++) ^ (hash >> 5))); } } return (hash & 0x7FFFFFFF); } // 程序模板

【黄啊码】上百个AI提示词模板，不用多想，直接收藏【五】

提示词需要根据自身情况修改。（在 New Bing 中直接输入中文提示器可能 AI 会不干，输入英文即可，后续可输中文）。 这个故事你需要按照下面的模板进行回答。注意，该模板一共包括三部分，你必须将三部分都写出来。 现在你来扮演我的英语老师，接下来的对话我会给你发几个英语单词，你要用我给出的单词编一个有趣的英文小故事。 这个故事你需要按照下面的模板进行回答。注意，该模板一共包括三部分，你必须将三部分都写出来。 我也试过用其他符号替代高亮提示，但效果不太好。因此，暂时先使用这个版本。 仔细阅读以下文本，并使用双星号（**）突出显示要强调的单词或短语。不要改变原始文本或进行摘要。 好了，今天的分享就这里，有问题的留个言，别忘了一键三连，下节课我们继续讲讲提示词，如果迫不及待学习，可点击下边的名片，在文章评论区那里哦。 我是黄啊码，码字的码，退。。。退。。。退。。。朝！ 

导入 Avada 模板时出现 php time limit 和 php max input vars 提示怎么办？

网友导入 Avada 模板的时候出现下图这个问题，之前很多网友都遇到过类似问题，好多人用的宝塔面板，在后台能找到修改的可视化界面，而如果是主机商提供的面板就没这个便利条件了，需要手动修改。 从截图上看上面三处英文提示需要修改。 1、Php 版本(php version) 截图中 php 版本是 5.6.27，注意这里 avada 是推荐并非红字必须修改。 php7.0 以上版本带来的性能提升是 php5.6 的至少两倍以上，本身 avada 是很耗费内存资源的一款模板，所以即使非强制也要主动升级。 宝塔面板是在 php 管理的配置文件中搜索 max_input_vars，修改成 1620 或你看到的提示数值（有的提示是 recommended value: 1500，也有提示 1600 的每个人看到的数值不完全相同 最后去重新导入 avada 模板如果没有出现开头的红字提示就说明一切正常了。

LangChain 提示词模板全指南：从基础变量到 Few-Shot 实战

前言提⽰词模板（PromptTemplate）是LangChain的核⼼抽象之⼀，它被⼴泛应⽤于构建⼤语⾔模型（LLM）应⽤的各个环节。 简单来说，只要是需要动态、批量、或有结构地向⼤语⾔模型【发送请求】的地⽅，⼏乎都会⽤到提⽰词模板。 ⼏个核⼼问题：可复⽤性：只需定义⼀个模板，就可以⽤于⽆数个类似的查询。 提⽰⼯程师可以专注于优化模板，⽽应⽤程序则负责提供变量值。⼀致性：确保发送给LLM的提⽰词结构统⼀，这有助于获得更稳定、可预测的输出结果。 可维护性：如果需要修改提⽰词的⻛格或结构，只需修改⼀个模板⽂件，⽽不⽤在代码的⽆数个地⽅进⾏修改。