1. 大模型应用开发是软件开发范式的根本性变革，从“确定性系统”向“概率性系统”转变。 2. 开发者的角色正在从“程序员”向“AI教练”转变，需要设计Prompt来引导模型完成复杂任务。 3. 大模型技术以惊人的速度演进，模型参数从百亿跃升至万亿，能力从文本生成扩展到图文理解、语音合成、视频生成。 4. 大模型应用开发面临的挑战包括模型输出不稳定、Prompt调优有限、私有数据安全接入、智能Agent设计难以收敛、模型部署成本高昂、推理延迟高、运维复杂。 5. 需求定义与场景拆解是大模型项目启动阶段的关键环节，通过系统化分析，锚定项目的价值原点与落地边界。 6. 提示工程是通过向大语言模型提供精确的指令，以获得所需输出结果的技术和方法论，是大模型应用的入门钥匙。 7. 技术必要性：判断“是否真的需要大模型”，需先评估“传统技术是否能满足需求”，避免过度技术化导致成本浪费。 8. 实践原则：小场景切入，快速验证价值，建议遵循“小场景、高价值”原则启动，具体逻辑包括后面三方面。 9. 技术选型与架构设计将承接需求定义与场景拆解的成果，回答“用什么技术实现”“如何搭建稳定高效的系统框架”这两个核心问题.