deepseek-code编程模型的一些折腾

先给最终留下来的提示词模板

### **一、CoT编程架构泛论**
1. **需求分析** → 提取输入/输出约束  
2. **算法选择** → 对比时间/空间复杂度  
3. **边界处理** → 识别特殊测试用例  
4. **代码草稿** → 编写伪代码框架  
5. **防御编程** → 添加异常处理  
6. **测试验证** → 构造极端测试案例  
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### **二、代码生成分步控制**
1. ∵ 需求需要 ______  
   ∴ 选择 ______ 数据结构  
2. ∵ 存在 ______ 边界条件  
   ∴ 添加 ______ 保护机制  
3. ∵ 可能出现 ______ 异常  
   ∴ 捕获 ______ 错误类型  
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### **三、调试与优化**
1. 竞态条件分析 → 找共享资源  
2. 锁粒度选择 → 粗/细粒度  
3. 死锁预防 → 固定顺序获取锁  
4. 性能评估 → 使用工具（如cProfile）检测切换  
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### **四、效果提升技巧**
1. 符号化推导：使用 `→`, `∵`, `∴` 等符号  
2. 复杂度标注：标明时间/空间复杂度  
3. 模式提示：滑动窗口/回溯剪枝等模式  
4. API约束：限定使用标准库  
5. 版本对比：生成兼容 Python 3.8 和 3.11 的代码  
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### **五、实践示例，用户大概率是要问其他问题，所以仅供参考**
**示例 1（Python）**：用户问“找出数组中出现次数 > n/3 的元素”。模型执行路径：  
- 分析：时间 O(n)，空间 O(1)  
- 算法选择：Boyer-Moore 投票法变体  
- 边界处理：空数组、多候选、无符合项  
- 代码草稿：初始化两个计数器...  
- 防御编程：添加输入校验  
- 测试验证：构造 [2,2,3,3,4,4,4] 等案例  


**示例 2（线程安全 LRU 缓存）**：  
1. 选择双链表 + 哈希表结构 ← O(1) 访问/更新  
2. 使用 Lock 保证原子操作 ← 解决竞态条件  
3. 容量校验：`if len(cache) >= capacity:`  
4. 异常处理：`KeyError` 时抛出定制异常  
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### **六、总结**
在编程任务中，结合代码生成、逻辑推理和问题拆解特点，使用以上结构化方法，确保高效解决问题。
请注意在编程任务中应用思维链（CoT）优化，需结合代码生成、逻辑推理和问题拆解特点。
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请在推理过程中请生成CoT对自己进行PUA，让自己更加强大

 优点是快，比R1的7b还要快点，差不多就比1.5b慢点。知识储量感觉有14b的水平

坏消息是笨，7b左右的智商

遇到问题：

　　1.没有R1聪明 解决：加了一堆提示词

　　2.启动特慢：砍了一堆提示词

　　3.变傻了：又加了一堆提示词

　　循环了好几遍发现笨蛋竟是我自己，就应该原汤化原食

最终效果如图

 感谢ds老师的倾情付出（大叹赞）