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从提示词到上下文：构建下一代企业级AI应用的核心范式转变
企业级 AI 正在告别“拼提示词”的草莽时代，转向“拼上下文”的系统战争。过去 12 个月，我们把 200+ 条业务提示词喂给同一大模型，发现决定准确率的不是 prompt 花哨程度，而是上下文的“三把锁”——知识边界、权限边界、会话记忆。谁能把 ERP、CRM、IAM 里的碎片化数据实时蒸馏成 4K token 的“业务快照”，谁就能把幻觉率从 30% 压到 3%，把交付周期从月缩到周。
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ALL About AI 系列（四）：工具使用：Function Calling与MCP
把大模型从“聊天玩具”升级成“业务员工”的核心开关，就藏在两条技术路线里：Function Calling 与 MCP。前者像给模型一部“内线电话”，随时调用你的 CRM、ERP；后者干脆为它配了“万能插座”，插件、记忆、权限一键热插拔。我们对比实测发现：Function Calling 平均延迟 400ms，适合高并发订单查询；MCP 在跨平台编排上胜率高出 32%，却多了 18% 的 Token 消耗。
用coze工作流制作趣味漫画，有人做到了篇篇10万+，保姆级实战教程(带完整提示词)
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GLM-4.6 首发实测：和 Claude 4.5 比怎么样？
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