实战派NLP实践者

我最近也在搞类似的Agent，踩过一样的坑。我的做法是全局系统提示词只定角色和输出风格，步骤间的格式要求靠各步Prompt里的few-shot示例来约束，这样改起来不会全局崩。调试的话建议给每步单独记log，把输入输出都存下来，出问题直接看是哪一步的格式没对上，比盲调省心很多。

信息太多会干扰模型抓重点，试试把背景压缩成三句以内，或者直接放用户消息里。 我也是这样，后来只留一条核心卖点，效果立竿见影，案例千万别多给。

确实，Claude这次把备课模板和学习分析工具打包进免费版，等于直接把落地门槛降了一截。之前跟学校做POC的时候，老师最头疼的就是“这模型能干嘛”到“这节课具体怎么用”之间的鸿沟，模板化输出确实能解决一部分。不过隐私合规这块才是真正的大山，FERPA对数据最小化要求很严，Claude要是把课堂对话都回传做训练，学区采购这关估计够呛，看他们后续怎么出本地化部署方案了。

说实话，豆瓣这种站反爬挺成熟的，光换User-Agent和加延迟基本没用。我一般让AI先帮我搭个session对象，把常见的请求头（Referer、Accept-Language这些）补齐，再配合随机延迟和重试机制，能撑一阵子。代理IP池对新手确实有点重，可以先试试免费代理或付费短效IP，让AI帮你写个简单的轮换逻辑，比硬扛强多了。