<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>大语言模型</title><link>https://hex4c59.cc/tags/%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Hex4C59 的中文技术博客，记录 AI Agent 工程、Rust、音视频开发与软件设计实践，包含源码分析、教程和可运行示例。</description><language>zh-cn</language><atom:link href="https://hex4c59.cc/tags/%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Prompt engineering 最佳实践</title><link>https://hex4c59.cc/translations/best-practices-for-prompt-engineering/</link><guid>https://hex4c59.cc/translations/best-practices-for-prompt-engineering/</guid><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 08:00:00 +0800</pubDate><description>Claude 团队介绍如何把需求、背景、约束和示例写清楚，并用预填充、思维链与多步提示控制输出，以及如何排查常见问题。</description></item></channel></rss>