即时工程已死
在过去的几年里，即时工程（Prompt Engineering）一直被认为是数据科学领域的瑰宝，但是现在我们必须正视一个残酷的事实——即时工程已死。
曾经，即时工程被吹捧为数据科学领域的未来，它能够快速处理大规模数据，带来令人瞠目结舌的结果。然而，随着技术的进步和数据科学的发展，即时工程逐渐失去了其竞争力和吸引力。
首先，即时工程的效率和准确性已经受到了严重挑战。随着数据量的不断增加，传统的即时工程方法已经无法应对复杂的数据分析需求，导致结果不太可靠且缺乏深度。
其次，即时工程的成本也逐渐变得不可控。为了应对更加复杂的数据分析任务，企业需要投入大量的时间和资源来维护和优化即时工程系统，但却很难实现真正的商业价值。
最重要的是，随着机器学习和人工智能技术的出现，即时工程已经被逐渐取代。这些新技术能够更快速、更准确地处理数据，并且能够提供更深入的洞察和更具商业价值的决策支持。
因此，我们不得不面对现实——即时工程已死。作为数据科学领域的从业者，我们需要转变思维，更新技术，适应新的挑战和机遇。只有不断创新和进步，我们才能在激烈的竞争中立于不败之地。
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