如何解决 ChatGPT 编写代码提示词技巧？有哪些实用的方法？

关于 ChatGPT 编写代码提示词技巧 这个话题，其实在行业内一直有争议。根据我的经验， 更新快，适合想用最新技术的开发者 指甲油、假指甲也会干扰测量；

总的来说，解决 ChatGPT 编写代码提示词技巧 问题的关键在于细节。

顺便提一下，如果是关于 邮寄信件时选择信封尺寸有何规范？ 的话，我的经验是：邮寄信件选信封尺寸，主要是按邮件内容和邮局规定来的。一般来说，信封要刚好能装下信纸，不要太紧也别太松。常见的标准信封尺寸有三种：小号（大约11×22厘米），适合折叠的A4纸三折；中号（约16×23厘米），可以放打开的A5纸或者少量文件；大号（约22×33厘米），适合装不用折的A4纸或者多页文件。 邮局对信封尺寸也有要求，比如最小不能小于9×14厘米，最大不能大于24×34厘米（不同国家细节略有不同）；厚度和重量也有限制，超过要按包裹处理，费用会高些。所以，寄信前最好查查当地邮政的具体规格，确保信封大小和重量符合标准，避免因尺寸不合被退回或加收费。简单说，就是信封尺寸合适、能装下内容，又符合邮政规定，就没问题。

顺便提一下，如果是关于 Stable Diffusion本地部署后如何优化生成速度和效果？ 的话，我的经验是：本地部署Stable Diffusion后，想提升生成速度和效果，可以试试这些方法： 1. **用更好的显卡** 显卡性能直接影响速度，尽量用NVIDIA的中高端GPU，比如3080、4090，显存越大越好。 2. **开启半精度（fp16）推理** 用float16代替float32，显存占用少，速度快不少，几乎没损失画质。 3. **调整Batch Size和分辨率** 生成时分辨率太大很慢，适度降低分辨率能大幅提速。批量大小一般用1，资源紧张避免过大。 4. **使用优化版本的模型** 试试经过剪枝、量化或者经过优化的Stable Diffusion版本，比如：onnx格式的模型，或者通过专门工具转成TensorRT。 5. **合理设置采样步骤和采样器** 步数（steps）越多画质越好，但慢。通常30-50步够用，可根据效果调整。采样器像Euler、DPM++等差异明显，选个适合你需求的。 6. **缓存和预热** 第一次生成会加载模型，稍慢，之后会快很多。可以保持程序常驻避免频繁加载。 7. **利用LoRA和模型融合** 通过LoRA微调，能快速改善效果，或者混合多个模型提升多样性和细节。 总结就是：用好硬件，开启fp16，合理调采样，选高效模型，效果和速度兼得！

顺便提一下，如果是关于 敏捷开发中Scrum和Kanban的主要区别是什么？ 的话，我的经验是：Scrum和Kanban都是敏捷开发常用的方法，但它们有几个主要区别： 1. **结构 vs 灵活** Scrum是有固定框架的，比如规定了冲刺（Sprint，一般2-4周）、每日站会、评审和回顾会议。团队要在每个冲刺内完成一批任务。Kanban就更灵活，没有固定的时间盒，任务根据看板上的状态流动，随时拉取新任务。 2. **角色和职责** Scrum明确规定了角色：产品负责人、Scrum Master和开发团队。而Kanban没有硬性角色，适合现有团队直接用。 3. **任务管理** Scrum强调冲刺计划，任务在冲刺开始前确定，不能随意变更；Kanban强调持续流动，任务优先级和数量都可以动态调整。 4. **可见性和限制** Kanban重点是用看板限流（WIP限制），控制同时进行的任务数量，避免过度负荷。Scrum则通过冲刺管理工作量，并关注冲刺目标。 总结来说，Scrum适合需要固定节奏和明确角色的团队，喜欢短周期、有仪式感的管理；Kanban更灵活，适合变化频繁或持续流动的工作环境。两者也可以结合用，根据团队需要调整。