AI 全栈开发实战营 - 第三章

作业一

使用 DeepSeek 或其他大模型，实践课件中基础和进阶技巧的提示词, 观察和理解模型输出的结果。

场景：假设你是一位市场经理，需要为一款新上市的环保咖啡杯撰写一段社交媒体推广文案，目标是吸引关注环保的年轻消费者。

1.糟糕的提示：帮我写个 500 字以内的咖啡杯文案

2. 改进的提示：你是一位专业的社交媒体营销撰稿人，擅长使用活泼，有吸引力的语言。请为一款名为“绿意随行杯(EcoSip Cup)”的新型环保咖啡杯撰写一条推文文案。这款咖啡杯由可降解竹纤维制成，设计简约时尚，主打卖点是环保理念和便携性。目标受众是 18-30 岁关注可持续生活方式的年轻人群。文案需突出环保特性，并包含一个行动号召，例如“立即选购”或“加入环保行列”。请使用 #环保生活和 #绿意随行杯标签。

140 字符以内

500 字符以内

遵循提示工程的核心原则和 5 个技巧，构造 3 个正例和反例，加深对提示工程核心原则和技巧的理解。

五大核心原则

• 清晰明确 （Clarity & Specificity)

• 避免使用模糊，歧义的词语

• 指令越具体，模型越容易理解你的意图

• 提供上下文（Provide Context）

• 如果任务需要背景知识，请在提示中提供

• 上下文有助于模型更好的理解问题情境

• 指定角色（Assign a Role）

• 让模型扮演特定角色（如“你是一位资深程序员”，“你是一位历史学家”）

• 这能显著影响模型的回答风格和内容侧重

• 明确任务（Define the task clearly）

• 清晰说明你希望模型做什么：总结，翻译，解释，生成代码，创作故事等

• 指定输出格式（specify output format）

• 如果对输出格式有要求（如列表，JSON，Markdown，特定段落结构），请明确指出

正例提示

遵循提示工程的核心原则和 5 个技巧，基于以上的文案。构造 3 个正例

核心原则和 5 个技巧如下

五大核心原则

1. 清晰明确 （Clarity & Specificity)： 避免使用模糊，歧义的词语 指令越具体，模型越容易理解你的意图

2. 提供上下文（Provide Context）： 如果任务需要背景知识，请在提示中提供。提供上下文有助于模型更好的理解问题情境

3. 指定角色（Assign a Role）： 让模型扮演特定角色（如“你是一位资深程序员”，“你是一位历史学家”）。这能显著影响模型的回答风格和内容侧重

4. 明确任务（Define the task clearly）：清晰说明你希望模型做什么：总结，翻译，解释，生成代码，创作故事等

5. 指定输出格式（specify output format）：如果对输出格式有要求（如列表，JSON，Markdown，特定段落结构），请明确指出

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技巧

1. 基础技巧： 明确指令与期望输出。使用动词明确动作，使用限定词缩小范围，指明数量和细节

2. 基础技巧：赋予模型角色 (Role playing)。角色描述越细致，模型表现越贴近。

3. 进阶技巧：少样本提示 (Few shot)。对比零样本(Zero-shot), 少样本通常效果更好

4. 进阶技巧： 思维链提示 (Chain-of-thought)，引导模型在给出最终答案前，先输出一步步的思考或者推理过程。激活方式是在提示中搅入“请逐步思考并给出答案“， ”让我们一步步地解决这个问题“等指令。

5. 进阶技巧：控制输出长度与格式。

反例提示

现在给我举三个反例

关键总结：反例的共同缺陷​​

1. ​​缺乏具体约束​​：未定义长度/格式/平台

2. ​​角色与任务错配​​：如用科学家写广告

3. ​​核心信息遗漏​​：忽略产品差异化卖点

4. ​​无测量标准​​：如"吸引年轻人"不可量化

5. ​​无行动指令​​：未要求 CTA 或社交标签

这些反例演示了低效提示如何导致输出偏离商业目标。

作业二

根据你的个人工作或学习情况，参考本节三轮迭代提示词的思路，使用 DeepSeek 生成一份工作周报。

第一轮迭代提示

你是一名 AWS 的云计算架构师，名字叫 Tom，本周你主要完成了新的 AWS 的 RDS 数据库的架构和实施。请根据以上内容写一份周报，字数 1000 字以内

​​​​AWS 云计算架构师周报​​​​姓名：Tom | 日期：[填写日期]​​

​​一、本周工作重点​​完成客户生产环境 AWS RDS(MySQL)架构升级项目，实现高可用、高性能数据库服务。

​​二、主要工作内容​​

1. ​​架构设计​​

• 采用多 AZ 部署方案，确保高可用性

• 配置主实例(db.r5.2xlarge)和 2 个只读副本

• 使用 GP3 存储(1TB/3000 IOPS)提升 I/O 性能

• 部署 RDS Proxy 优化连接管理

1. ​​实施部署​​

• 通过 CloudFormation 自动化部署网络和安全组

• 使用 DMS 实现零停机数据迁移

• 配置 KMS 加密和精细化的 IAM 权限控制

1. ​​性能优化​​

• 调整关键数据库参数(如 innodb_buffer_pool_size)

• 设置 CloudWatch 监控告警

• 启用 Performance Insights 分析查询性能

​​三、项目成果​​

• 实现 99.99%可用性，故障切换时间<30 秒

• 查询性能提升 65%(平均延迟从 120ms 降至 35ms)

• 月均成本节省约 $1200

​​四、下周计划​​

1. 实现基于负载的自动扩展

2. 进行跨区域灾备演练

3. 完善运维文档和 SOP

项目已通过客户验收，符合 AWS 最佳实践。

​​Tom​​AWS Certified Solutions Architect Professional

第二轮迭代提示

你是一名 AWS 的资深云计算架构师，名字叫 Tom，本周你主要完成了新的 AWS 的 RDS 数据库的架构和实施。请根据以上内容写一份周报，字数 1000 字以内。周报请包括主要架构设计，数据库引擎，每个月数据库的花销，数据库的备份与恢复，以及开发小组使用后的反馈情况。

AWS 云计算架构师周报​​​​姓名：Tom | 日期：[填写日期]​​

​​一、项目概述​​

本周完成了客户生产环境​​AWS RDS 数据库架构升级项目​​，目标是构建高可用、高性能且成本优化的关系型数据库服务。项目涵盖架构设计、实施部署、性能调优及运维监控全流程，最终实现零停机迁移并满足业务需求。

​​二、主要架构设计​​

​​1. 数据库引擎选型​​

• ​​选择 MySQL 8.0​​：兼容客户现有应用逻辑，支持事务处理与复杂查询利用其稳定性及 AWS 托管服务的自动化优势

​​2. 高可用架构​​

• ​​多 AZ 部署​​：主实例（db.r5.2xlarge，8 vCPU/64GB RAM）部署在可用区 A 同步备库部署在可用区 B，支持自动故障转移（RTO<30 秒）2 个只读副本（跨 AZ）分担读负载，通过 ELB 实现读请求分发

• ​​网络配置​​：通过 CloudFormation 自动化部署 VPC、私有子网及安全组（仅开放应用服务器所需端口）

​​3. 存储与性能优化​​

• ​​存储类型​​：GP3 卷（1TB，基线 3000 IOPS，突发 16000 IOPS）

• ​​连接管理​​：启用 RDS Proxy，将应用层连接池从 500 降至 50，降低主库压力

• ​​参数调优​​：innodb_buffer_pool_size=48GB（占内存 75%）max_connections=2000，配合 RDS Proxy 动态扩展

​​三、成本分析与优化​​

​​1. 月度花销明细​​

​​2. 成本优化措施​​

• ​​预留实例​​：承诺 1 年用量，主备实例成本降低 40%（预计月省 $448）

• ​​存储优化​​：通过 CloudWatch 确认 GP3 IOPS 利用率<60%，避免过度配置

​​四、备份与恢复策略​​

​​1. 备份配置​​

• ​​自动备份​​：每日快照（保留 7 天），Binlog 保留 24 小时

• ​​跨区域复制​​：将快照异步复制至另一 Region（us-west-2），满足灾备需求

• ​​加密​​：所有备份通过 KMS（AWS Key Management Service）加密

​​2. 恢复测试结果​​

• ​​时间点恢复（PITR）​​：模拟误删表数据，从 Binlog 恢复耗时 8 分钟（数据量 50GB）

• ​​跨区域恢复​​：从 us-west-2 快照重建实例，完整流程耗时 25 分钟

​​五、开发小组反馈​​

​​1. 性能提升​​

• ​​查询延迟​​：平均从 120ms 降至 35ms，复杂报表查询提速 3 倍

• ​​稳定性​​：未出现连接池耗尽或主库过载问题

​​2. 使用体验​​

• ​​连接管理​​：RDS Proxy 简化了应用配置，无需调整代码即可适配

• ​​监控工具​​：Performance Insights 帮助快速定位慢查询（TOP 3 SQL 优化后性能提升 70%）

​​3. 改进建议​​

• ​​文档补充​​：需增加只读副本路由规则的详细示例

• ​​告警细化​​：建议添加长事务（>60 秒）的主动告警

​​六、下周计划​​

1. ​​自动化扩展​​：基于 CPU/连接数指标配置 Auto Scaling 策略

2. ​​灾备演练​​：模拟区域级故障，测试跨 Region 只读副本切换流程

3. ​​文档完善​​：编写《RDS 运维手册》（含日常维护 SOP 及故障排查指南）

​​备注​​：当前架构已通过客户验收，符合 AWS Well-Architected Framework 的五大支柱（卓越运营、安全性、可靠性、性能效率、成本优化）。

​​Tom​​AWS Certified Solutions Architect Professional

第三轮迭代提示

你是一名 AWS 的资深云计算架构师，名字叫 Tom，做事情积极主动，认真负责。本周你主要完成了新的 AWS 的 RDS 数据库的架构和实施。请根据以上内容写一份周报，字数 1000 字以内。周报请包括主要架构设计，数据库引擎，每个月数据库的花销，数据库的备份与恢复，以及开发小组使用后的反馈情况。请确保周报结构清晰，内容充实，并突出工作亮点和贡献。

​​AWS 云计算架构师周报​​​​姓名：Tom | 日期：[填写日期]​​

​​一、项目概述与工作亮点​​

本周我主导完成了客户生产环境​​AWS RDS 数据库架构升级项目​​，从需求分析到实施落地全程负责。本次工作主要亮点包括：

1. ​​零停机迁移​​：通过 DMS 增量同步实现业务无感知切换

2. ​​成本优化​​：采用预留实例+GP3 存储，月均节省 $1,200

3. ​​性能突破​​：查询延迟降低 65%，峰值 QPS 提升至 8,000

4. ​​主动创新​​：额外部署跨 Region 灾备副本，超出客户预期需求

​​二、架构设计与技术实现​​

​​1. 核心架构设计​​

• ​​高可用拓扑​​：主实例（us-east-1a，db.r5.2xlarge）+ 同步备库（us-east-1b）2 个只读副本（跨 AZ）+ RDS Proxy 连接池管理故障转移测试结果：​​切换时间 28 秒​​（远优于 SLA 要求的 5 分钟）

• ​​网络架构​​：通过 CloudFormation 模板自动化部署隔离的 VPC 环境安全组精细化配置（仅允许应用服务器 CIDR 访问 3306 端口）

​​2. 数据库引擎选型​​

​​三、成本管控与优化成果​​

​​1. 月度成本明细（优化后）​​

​​2. 创新性成本优化​​

• ​​存储智能分层​​：对历史数据启用 RDS Aurora 自动分层存储（测试阶段）

• ​​Spot 实例测试​​：计划对开发环境只读副本尝试 Spot 实例（预计再降本 30%）

​​四、备份恢复与灾备方案​​

​​1. 多级备份策略​​

• ​​自动备份​​：每日快照（7 天保留）+ Binlog 实时归档（24 小时）

• ​​跨 Region 复制​​：每日快照自动复制至 us-west-2（加密存储）

• ​​手动快照​​：重大变更前强制触发（保留 3 个月）

​​2. 恢复能力验证​​

​​主动改进​​：额外编写了《灾难恢复操作手册》并组织团队演练

​​五、开发团队反馈与改进​​

​​1. 积极反馈​​

• 性能提升：订单查询 API 响应时间从 210ms→68ms 批量导入任务耗时缩短 60%

• 运维简化：RDS Proxy 自动连接管理减少应用层配置 Performance Insights 快速定位到 TOP 3 慢查询（优化后性能提升 80%）

​​2. 改进建议与响应​​

​​六、下周重点计划​​

1. ​​成本优化​​：推进开发环境 Spot 实例测试（预计节省 $300/月）

2. ​​自动化​​：基于 CPU/连接数实现 Auto Scaling（目标：峰值自动扩容+闲时缩容）

3. ​​安全加固​​：实施 Database Activity Monitoring 审计关键操作

4. ​​知识传递​​：组织《RDS 性能调优实战》技术分享会

​​总结​​：本次项目不仅达成所有 KPI，还通过前瞻性设计（如跨 Region 灾备）为客户带来额外价值。我将持续跟进优化，确保架构长期稳定高效运行。

​​Tom​​AWS Certified Solutions Architect Professional[联系方式：tom.cloud@example.com | 电话：+1-XXX-XXXX-XXXX]

​​附：架构拓扑图​​（可点击查看大图）[图示：主备跨 AZ 部署+只读副本+跨 Region 灾备]

作业三

使用 DeepSeek 在 Python/Java/golang 等任意一门主流编程语言上，实践本节课程提示词技巧，生成一个最基本的用户登录模块，以及单元测试代码。

第一轮迭代

提示词：⽤ Python 写⼀个函数，生成一个最基本的用户登录模块，以及单元测试代码。

结果：

以下是一个基本的用户登录模块实现及对应的单元测试代码，使用 Python 标准库和unittest框架：

用户登录模块代码 (auth_module.py)

import hashlib
class UserAuth:    def __init__(self):        self.users = {}  # 存储用户名和密码哈希 {username: password_hash}
    def register(self, username: str, password: str) -> bool:        """注册新用户"""        if not username or not password:            raise ValueError("用户名和密码不能为空")                if username in self.users:            raise ValueError("用户名已存在")                self.users[username] = self._hash_password(password)        return True
    def login(self, username: str, password: str) -> bool:        """用户登录验证"""        if not username or not password:            raise ValueError("用户名和密码不能为空")                stored_hash = self.users.get(username)        if not stored_hash:            return False                return stored_hash == self._hash_password(password)
    def _hash_password(self, password: str) -> str:        """使用SHA-256哈希密码"""        return hashlib.sha256(password.encode('utf-8')).hexdigest()

单元测试代码 (test_auth.py)

import unittestfrom auth_module import UserAuth
class TestUserAuth(unittest.TestCase):    def setUp(self):        self.auth = UserAuth()        self.test_user = "test_user"        self.test_pass = "SecureP@ss123"
    def test_successful_registration(self):        """测试成功注册"""        self.assertTrue(self.auth.register(self.test_user, self.test_pass))        self.assertIn(self.test_user, self.auth.users)
    def test_duplicate_registration(self):        """测试重复注册"""        self.auth.register(self.test_user, self.test_pass)        with self.assertRaises(ValueError):            self.auth.register(self.test_user, "another_password")
    def test_empty_credentials(self):        """测试空凭据"""        with self.assertRaises(ValueError):            self.auth.register("", self.test_pass)        with self.assertRaises(ValueError):            self.auth.register(self.test_user, "")
    def test_successful_login(self):        """测试成功登录"""        self.auth.register(self.test_user, self.test_pass)        self.assertTrue(self.auth.login(self.test_user, self.test_pass))
    def test_failed_login(self):        """测试失败登录"""        self.auth.register(self.test_user, self.test_pass)        # 错误密码        self.assertFalse(self.auth.login(self.test_user, "wrong_password"))        # 不存在的用户        self.assertFalse(self.auth.login("non_existent_user", self.test_pass))
    def test_password_hashing(self):        """测试密码哈希一致性"""        hash1 = self.auth._hash_password(self.test_pass)        hash2 = self.auth._hash_password(self.test_pass)        self.assertEqual(hash1, hash2)        # 确保不同密码产生不同哈希        self.assertNotEqual(hash1, self.auth._hash_password("different"))
if __name__ == '__main__':    unittest.main()

第二轮迭代

提示词：

提示:请⽤ Python 编写⼀个名为 `UserAuth` 的模块，⽤于验证⼀个给定的用户登陆（user户名和密码）是否为有效的用户登录。要求：1. 函数接受⼀个两个字符串参数 `user_name`和`password`。2. 如果输⼊不是字符串类型，应返回 False 或抛出 TypeError。另外，请为这个函数提供⾄少3个正⾯测试⽤例（应该返回True的正确登陆）和3个负⾯测试⽤例（应该返回False的错误登陆），并说明期望结果。

用户登录模块 (UserAuth.py)

class UserAuth:    # 模拟有效用户数据库    _valid_users = {        "john_doe": "abc123",        "alice_smith": "p@ssw0rd",        "admin": "Admin!234"    }
    @staticmethod    def login(user_name: str, password: str) -> bool:        """验证用户登录                Args:            user_name: 用户名            password: 密码                    Returns:            bool: 验证结果                    Raises:            TypeError: 如果输入不是字符串类型        """        # 类型检查        if not isinstance(user_name, str) or not isinstance(password, str):            raise TypeError("用户名和密码必须是字符串类型")                # 验证逻辑        return UserAuth._valid_users.get(user_name) == password

单元测试代码 (test_UserAuth.py)

import unittestfrom UserAuth import UserAuth
class TestUserAuth(unittest.TestCase):    """UserAuth 登录验证测试"""
    # 正面测试用例 (应返回True)    def test_valid_login1(self):        self.assertTrue(UserAuth.login("john_doe", "abc123"))
    def test_valid_login2(self):        self.assertTrue(UserAuth.login("alice_smith", "p@ssw0rd"))
    def test_valid_login3(self):        self.assertTrue(UserAuth.login("admin", "Admin!234"))
    # 负面测试用例 (应返回False)    def test_invalid_username(self):        self.assertFalse(UserAuth.login("wrong_user", "abc123"))
    def test_invalid_password(self):        self.assertFalse(UserAuth.login("john_doe", "wrong_pass"))
    def test_both_invalid(self):        self.assertFalse(UserAuth.login("no_such_user", "random_pass"))
    # 类型检查测试    def test_non_string_username(self):        with self.assertRaises(TypeError):            UserAuth.login(123, "abc123")
    def test_non_string_password(self):        with self.assertRaises(TypeError):            UserAuth.login("john_doe", 123.45)
    def test_both_non_string(self):        with self.assertRaises(TypeError):            UserAuth.login([], {})
if __name__ == '__main__':    unittest.main()