Layer 1: 身份设定 (System Prompt) - 永远不变利用 KV Cache【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe你是一名资深的全栈工程师精通 Python 和 Vue3。 代码风格变量命名严格遵守 PEP8关键逻辑必须包含注释优先使用项目已有的工具函数Layer 2: 任务锁定 (Task Context) - 任务期间不许删当前任务重构支付模块 (payment_module) 核心约束必须兼容旧版 API 接口 v1.0数据库迁移脚本必须是幂等的截止时间本周五**2. 上下文组装逻辑Pseudo-Code** python def build_engineer_context(user_input, chat_history, task_info): context [] # 1. 地基层身份设定 (利用 KV Cache 缓存) # 这部分内容几百轮对话都不变计算成本几乎为 0 context.append(SYSTEM_PROMPT) # 2. 支柱层任务锁定 (Pinned) # 无论对话多长这部分永远插入在 System 之后 context.append(f当前任务{task_info}) # 3. 检索层代码片段 (RAG) # 根据用户的问题去代码库里找相关的代码 relevant_code search_codebase(user_input) if relevant_code: context.append(f参考代码\n{relevant_code}) # 4. 交互层对话历史 (Sliding Window) # 只取最近 10 轮避免撑爆上下文 recent_chat chat_history[-10:] context.extend(recent_chat) # 5. 最新输入 context.append(user_input) return context场景 2智能客服 Agent精准问答型核心挑战成本敏感且绝对不能胡说八道。解决策略System 层强约束 RAG 层动态注入。1. 系统提示词Layer 1# Layer 1: 身份设定 (System Prompt) 你是一名专业的电商客服专员。 回复原则 1. 语气温柔、专业、简洁 2. **绝对禁止**编造事实只根据[参考资料]回答 3. 如果资料里没有答案请直接回答非常抱歉这个问题我需要转接人工客服2. 上下文组装逻辑Pseudo-Codedef build_support_context(user_input): context [] # 1. 地基层身份设定 context.append(SYSTEM_PROMPT) # 2. 图书馆层动态检索 (RAG) # 客服场景中 RAG 才是主角放在中间位置 docs vector_db.search(user_input, top_k3) context.append(【参考资料开始】) for doc in docs: context.append(doc.content) context.append(【参考资料结束】) # 3. 交互层极短的历史 # 客服通常不需要太久远的记忆保留最近 3 轮即可 context.extend(get_recent_chat(limit3)) context.append(user_input) return context【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考