docs: sync for prelude

README.md

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 等)
 一起，创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了：
 
-- Prompt 的编写、开发和管理
-- 最好的大语言模型能带来什么？
-    - 探索未来的软件开发架构：Unit Mesh
-    - 基于 AI 2.0 （ChatGPT）的应用开发探索
-    - 基于 AI 2.0 （ChatGPT + Copilot）如何去设计软件开发流程
-- 如何基于开源模型构建自己的模型
-    - 基于 LLaMA、ChatGLM 的微调
-    - 开源大语言模型 + 软件开发生命周期的结合
-- LLM 应用架构的设计与落地
-    - 如何设计一个基于 LLM 的应用架构
-    - 如何将 LLM 应用到软件开发中
+- LLM 能力的充分运用
+    - Prompt 编写：Prompt 学习与编写模式
+    - Prompt 管理：Prompt 即代码
+- LLM 下的软件开发工序及应用架构设计
+    - 新的交互设计：Chat模式
+    - 大模型友好的工序：基于 AI 2.0 （ChatGPT + Copilot）如何去设计软件开发流程
+    - LLM 应用架构的设计与落地：Unit Mesh
+- 面向特定场景的 LLM 应用
+    - 基于开源模型构建自己的模型：特定场景的模型微调 + LLMOps
+    - 上下文工程（prompt 工程）：LLM 应用的核心
 
 围绕于上述的一系列内容，我们也在思考软件开发能给我们带来了什么。所以，我重新整理了过去半年的一些思考、文章，重新编写了这本开源电子书，希望能够帮助到大家。
 

src/SUMMARY.md

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 # LLM 应用手册 - 应用篇 - 训练篇（TBD）
 
-
 # LLM 应用手册 - 如何自保
 
 - [LLM 自保](./6-llm-self-guard.md)

src/prelude.md

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 # 构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计
 
 2023 年的上半年里，我（@phodal）和 Thoughtworks
-的同事们（如：@[tianweiliu](https://github.com/tianweiliu)、@[teobler](https://github.com/teobler)、@[mutoe](https://github.com/mutoe) 等）、
+的同事们（如：@[tianweiliu](https://github.com/tianweiliu)、@[teobler](https://github.com/teobler)、@[mutoe](https://github.com/mutoe)
+等）、
 开源社区的同伴们（如：
 卷王@[CGQAQ](https://github.com/CGQAQ)、@[genffy](https://github.com/genffy)、 @[liruifengv](https://github.com/liruifengv)
 等)
 一起，创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了：
 
-- LLM能力的充分运用
+- LLM 能力的充分运用
     - Prompt 编写：Prompt 学习与编写模式
     - Prompt 管理：Prompt 即代码
 - LLM 下的软件开发工序及应用架构设计