hi大雄

本文围绕“Prompt优化”展开，涵盖背景、目标与步骤，强调通过模块化设计和技术优化提升输出稳定性与可扩展性，降低维护成本。优化旨在明确解读流程，确保结果精确与清晰，为未来的扩展与用户体验提供支持。

本文内容我会跟大家一起基于Coze，来实现一个简历优化AI Bot。涉及结构化提示词编写、选择插件、设置开场白、对话调试、提示词优化、问题建议优化、导入知识库，平台发布，输出验收。

本文详细介绍了如何在现代 Web 项目中实践规范校验以及提供必要的项目配置，以维护代码质量、保持一致性和提升开发效率。

前言 最近机缘巧合之下，了解了一下，什么是提示词工程。于是大雄开始思考，如何利用提示词工程，实现程序员+。恰好组内需要一个完善的review案例参考文档。用做实习新人编码实践指引。于是有了这篇提示词工

一：前言 最近需要做一些爬虫工作的前置梳理，流程梳理见下图所示。核心是对已上线的微信小程序，进行接口抓取。 在正式开始之前，提一下实践过程遇到的问题。之前的思路是Whistle（抓接口）+Proxif

介绍在Vue项目中使用Vite进行打包优化的多种方法，包括打包体积分析、文件分类输出、JS模块最小化拆分、代码压缩、剔除console和debugger、文件压缩、图片压缩、CDN加速、按需加载等

本文介绍了如何对微信小程序进行解密和反编译。首先，修改微信PC端默认小程序包位置并生成本地包。使用特定的解密工具和逆向工具进行操作。解密后，安装依赖项并使用node和unveril工具进行反编译源码包