ChatGPT以降，彻底引爆了AI，大模型进入了公众视野，每个人都可以享受AI带来的乐趣。大语言模型（Large Language Model LLM）虽然可以达到「类人」的水平，但仍需要以「大模型角度」去思考和对话才能最大限度的利用大模型的威力。这便是Prompt Engineer需要做的事情。今天就让我们学习总结一些Prompt技巧，以能优雅的训服大模型。

人工智能（Artificial Intelligence）几乎与计算机科学一样古老，在二十世纪50年代被首次提出，在60年代就已经形成比较成熟的理论。但受制于算力和数据，直到二十一世纪第一个10年后才有了重大突破（深度学习和CNN），并在第二个10年正式爆发（大模型）。2022年秋OpenAI的ChatGPT 3横空出世，让AI第一次达到「类人」层次，大语言模型（Large Language Model, LLM）也正式进入了公众的视野。自此，大模型开始刷屏和霸榜，人们言必之大模型。如果不折腾折腾大模型，似乎就是原始人，跟别人聊天都插不上话。痛定思痛，今天就来好好研究下大模型以跟上步伐。

啥？这都4202年了，你的应用还没有升级到targetSDK 34？莫慌，本文就带着你全面的了解升级targetSDK 34的方法以及避坑指南。

Kotlin符号处理（Kotlin Symbol Processing）即KSP是可以用于开发轻量级编译器插件的一套API。是Kotlin原生的，Kotlin语法友好的编译器插件。使用简单且易于上手，可以实现一些非常强大的编译时代码处理功能，如代码生成和代码检查。今天就来学习一下KSP的基本原理，以及如何使用KSP API。

注解（Annotations）允许我们在代码中添加元数据（Meta data），提供代码以外的信息，这些元数据可以在编译时被编译器或其他工具读取和处理。 Kotlin作为一种功能强大且易于使用的多范式通用编程语言，注解（Annotations）是其核心特性之一。在Kotlin中，注解的使用非常广泛，可以用于框架设计、代码生成、测试、依赖注入等多个方面。今天就来学习一下Kotlin中注解的使用方法。

在Java编程语言中，注解Annotations是一种元数据，能提供代码以外的信息，是元编程的一种体现形式。注解的引入极大的增强了Java语言的元编程能力，能在编译时生成代码，大大减少了重复代码，让Java具有了相当高的动态特性，让一些高级技术如依赖注入，AOP等成为可能。今天将从基础使用，核心概念理解和创建自定义注解三个角度来彻底学会注解，并学会使用注解来提升开发效率。

通过前面的学习，对Kotlin的泛型已经有了比较全面的了解了，泛型的目的是让通用的代码更加的类型安全。现在我们离写出类型安全的泛型代码还差最后一块拼图，那就是泛型的类型擦除，今天就来深入地学习一下运行时的泛型，彻底的弄懂类型擦除的前因后果，并学会如何在运行时做类型检查和类型转换，以期完成拼图掌握泛型，写出类型安全的通用代码。

在前面的文章中学习Kotlin泛型的基本知识，并且又用了一篇文章来复习了一下Java语言的泛型，有了这些基础我们就可以继续深入的学习Kotlin的泛型了。看它是如何解决Java泛型的遗留问题，再学习一下它的高级特性，最后再总结泛型的最佳实践。

温故而知新，可以为师矣！

在前面的一篇文章中学习了Kotlin的泛型知识，但总感觉还不够深入，因为一些深入的话题和高级的特性并未有讲清楚。但在继续深入之前还是有必要重温一下Java的泛型知识，这是因为Kotlin是基于JVM的语言，并且与Java关系暧昧，它可以与Java混合使用，可以相互调用，在某种程度上讲Kotlin可以视为Java的一种『方言』。所以，我们先回顾Java的泛型，夯实基础，并弄清楚Java泛型遗留了哪些问题，然后再看看Kotlin是如何解决这些问题的。

泛型(Generics)是静态强类型编程语言中非常强大的特性，可以极大的加强代码的复用，并增强类型安全，减少运行时的类型转换错误。在这篇文章就来详细的学习一下Kotlin中对泛型的支持情况，并学会写出类型安全的可复用代码。