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作品集
定义多智能体系统中每个角色的职责与边界
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确保AI行为在不同会话和场景下保持一致
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设计审查流程来发现并减少AI输出中的偏见
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设计推理链以提升输出质量
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对比并排序AI输出的质量
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设计用户知情同意、退出机制与人工干预流程
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定义输出格式、长度、语气和内容边界
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设计提示词上下文的内容与顺序
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设计对话上下文窗口，管理 token 限制与记忆
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设计更自然的人机对话交互模式
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调整AI行为适配不同文化语境
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定制AI在特定专业领域的行为表现
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根据用户情绪调整回复语气与内容
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让AI优雅地表达错误和不确定性
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设计AI与人类协作的升级规则
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定义 agent 失败时的重试、降级与上报策略
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分类AI输出中的各类失败模式
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收集用户反馈信号来改进系统行为
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设计示例来引导AI输出符合预期
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从文本信号识别用户情绪并主动调整交互
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用AI动态生成界面组件，快速搭建交互原型
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定义AI行为边界，设定应做与不应做的规则
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设计智能体间及人机间的顺畅交接流程
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提前发现产品可能出现的失败与误用场景
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用尼尔森启发式评估AI界面可用性
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设计人工审核节点，把控智能体工作质量
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追踪AI产品质量随时间的变化
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设计 AI 与用户之间的控制权交接模式
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协调文本、图像、语音和工具调用，实现多模态交互
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让多智能体工作流可视化并可调试
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定义AI输出的质量标准，提升准确性与相关性
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定义AI角色的性格、语气和人格特质
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逐步展示AI能力，匹配用户认知水平
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管理提示词版本，追踪每次修改效果
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管理多智能体间的共享上下文与状态
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写出结构清晰、约束明确的系统提示词
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把复杂目标拆成可执行的子任务
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衡量AI助手是否真正帮用户达成目标
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创建可复用的参数化提示模板，保证输出一致性
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根据场景调整语气风格，让文字更得体
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向用户展示AI的认知边界与置信度
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校准对AI的信任程度，避免过度或不足
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分析用户反馈信号，优化产品体验
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将组织价值观转化为系统约束
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