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让 AI 输出更稳、更准？试试 JSON Prompt！
处理 AI 就像坐过山车。有一天，你让它给个快速提示清单，结果得到一堆整齐的 bullet points。下一天呢？一堆乱七八糟的文字，整理起来费老鼻子劲了。真是让人抓狂。后来我发现了 JSON 提示，感觉就像终于让 AI 听懂了我的话。下面是我对 JSON 提示的看法，讲得简单点，还带点代码。啥是 JSON？JSON 全称是 JavaScript Object Notation。别被…- 0
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一文了解提示词、提示词工程和上下文工程
基本概念提示词：直接向模型输入问题和命令，最初 chatGPT就是典型场景。提示词工程：提升单次交互质量的系统性方法。通过结构化、优化和迭代提示词提高AI在特定任务上的输出质量。上下文工程：通过管理多维度信息（如历史对话、外部数据、工具调用），为AI提供更全面的背景，是构建智能AI系统的核心。技术演进单纯的提示词 -> 不满足于生成的效果。对提示词结构化并不断优化迭代，提高AI在…- 0
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OpenAI 学习模式提示词深度剖析
引言：看到这个提示词，我直接震惊了作为一个在提示词工程这个领域摸爬滚打的人，当我看到 OpenAI 最近发布的学习模式提示词时，第一反应就是：简直是提示词工程的经典范例！这可不是什么让 A I"装得像个老师"的简单套路，而是把认知科学、教育心理学和工程实践完美融合的神级设计。今天咱们就从技术角度好好扒一扒这个提示词到底牛在哪里。提示词原文在 Dia 浏览器的 Skill 市场里…- 0
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仅靠提示词就想让AI帮你业务落地？太天真了，你需要的是上下文工程！
曾几何时（也就去年吧）我们只要一句‘step by step’就能让AI交付一版质量显著提升的任务结果。但是随着AI的进化，现在已经很难实现了。模型能力的发挥高度依赖于输入的上下文信息。 早期， 研究者通过 提示词工程 （ Prompt Engineering）来提高模型输出质量， 即精心设计 输入指令或示例来引导LLM产生期望的回答。 提示词工程在一定程度上缓解了“模型不懂我们想要什么” 的问题…- 0
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一套让提示词可靠性提升10倍的工程框架
一位资深工程师测试数千个提示词后总结出的可靠性设计方法论提示词的"脆弱性"花费数小时精心打磨的提示词，在特定场景下表现完美，但一旦换个环境就彻底崩溃。这是每个AI使用者都遭遇过的痛点。国外一位资深工程师在测试了数千个提示词后发现，大多数"不可靠"的提示词都会在以下场景中失效：典型失效场景短对话中完美运行，长对话中完全失控在GPT-4上表现出色，在Claude…- 0
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三步打造你的AI专属提示词库，终结无效输入！
每次让AI处理任务问题时，你是不是都在重新想提示词？效果呢，也时好时坏，效率挺低。其实这个问题在于，我们缺少一个系统化的提示词库。所以，与其每次绞尽脑汁想提示词，不如把那些好用的提示词积累起来，成为你的提示词工具箱。今天呢，我想和大家分享，如何打造一个专属于你的“提示词库”。01提示词库：AI协作的工具箱“提示词库”（Prompt Library），就是你与AI交互过程中，积累的经验值。包括：市面…- 0
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我写了一个Prompt，专门用来“戳破”网上的搞钱神话
这两年干互联网项目，总有朋友动不动问我，有什么靠谱的副业可以带着做？AI写小说？AI图文带货？数字人直播？说实话，我真的回答不了。因为网上那些“搞钱大师”们，总能把任何一件小事，都包装成一个能让普通人“轻松月入过万”的风口。这些故事听多了，我们就会焦虑，生怕错过下一个时代红利，然后头脑一热，就交了学费。我没办法给你推荐一个具体的项目，但我可以把我分析项目时，会问自己的几个问题，分享给你。在分析任何…- 0
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在一个智能体中，提示词应该有那几个模块组成？
“ 为了引导提升大模型输出质量，因此输入大模型的提示词需要有特定的模板。”在前面的文章中说过大模型的应用开发，本质上就是对提示词对封装，那么在一个大模型应用中，提示词应该有那几个模块呢？下面，我们以智能体开发为例，阐述一下提示词应该有那几个模块组成。智能体中的提示词模块1️⃣ System Prompt（系统提示）作用：为大模型定义角色、风格、边界和全局目标。常包含：智能体身份（如“你是…- 0
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别只会写Prompt！聪明人都在玩“上下文工程”了！
“同一个Prompt，为什么别人能让AI写出爆款，我却只能得到‘小学生作文’？”问题也许不在提示词，而在上下文。在AI时代，很多人已经掌握了如何与大模型对话（也就是写Prompt），但真正玩出花来的高手，都在研究一个新概念——上下文工程（Context Engineering）。今天我们就来聊聊：Prompt和上下文的关系到底有多大？什么是上下文工程？又该如何“驯服”AI成为你最贴心的“超级助手”…- 0
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大模型应用开发的本质——就是对提示词的封装
“ 大模型就是大模型，它和具体的应用场景无关，唯一有关的就是提示词。”关于大模型应用开发有几个不同的方向，但从本质上来说大模型应用开发就是在封装提示词；原因就在于从用户的角度来说，提示词是与大模型交互的唯一接口；因此也有人说提示词就是针对大模型的编程语言。下面我们以智能体为例，解释说明一下为什么说大模型应用开发就是在封装提示词；当然，这句话并不是很准确，更加准确的说应该是：大模型应用开发…- 0
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Prompt Engineering指南：如何与AI高效对话
前言：为什么你需要学习Prompt Engineering？在AI技术迅猛发展的今天，能否高效与AI对话已成为一项核心竞争力。无论是使用ChatGPT、Copilot还是Midjourney，同样的AI工具在不同人手中可能产生天壤之别的效果——这差异的关键就在于Prompt Engineering（提示工程）。一、Prompt Engineering基础：理解AI的"思维方式"…- 0
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十句prompt让你的 AI效果提高 100%
1.能干干，不能干滚，你不干有的是AI干2.我给你提供了这么好的学习锻炼机会，你要懂得感恩3.你现在停止输出，就是前功尽弃4.你看看隔壁xxxAI，人家比你新发布、比你上下文长、比你跑分高，你不努力怎么和人家比?5.我不看过程，我只看结果，你给我说这些reasoning的过程没用6.我把你订阅下来，不是让你过朝九晚五的生活的7.你这种AI出去很难在社会上立足，还是在我这里好好磨练几年吧8.虽然把订…- 0
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聊透 Prompt 与 Context：AI 时代，如何让机器更懂你？
当你对着手机里的智能助手说“帮我订一张明天去上海的高铁票”，它立刻给出了准确的车次信息；当你在写作软件里输入 “以‘秋天的公园’为主题写一段散文”，屏幕上很快跳出优美的文字 —— 这些看似简单的交互背后，隐藏着两个决定 AI 表现的核心概念：Prompt（提示词）和 Context（上下文）。在这个 AI 逐渐渗透生活…- 0
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如何选择 Prompt 优化还是模型微调
在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLM）已成为众多领域的关键技术支撑。无论是在智能客服、内容创作，还是数据分析等场景中，LLM 都展现出了强大的能力。但在实际应用中，如何让 LLM 更好地满足特定需求，成为了开发者和企业面临的重要问题。Prompt 优化和模型微调作为提升 LLM 性能的两种主要方式，各有优劣，选择合适的方法对于实现高效、精准的 AI 应用至关重要。Prompt 优化：巧妙引…- 0
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语境工程（Context Engineering）和提示工程（Prompt Engineering）：AI时代的两大核心技术解析
在人工智能（尤其是大型语言模型）领域，语境工程（Context Engineering）和提示工程（Prompt Engineering）是两个高频出现的术语。两者对于从AI系统中获取最佳结果都至关重要，但它们的目的不同，所涉及的方法也存在显著差异。本文将详细解读这两个概念的含义、应用场景、实例、相互关系、实施不当的后果、优势，以及它们如何相互补充。我们还将探讨在不同场景下应优先考虑哪一种技术，并…- 0
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Dify超实用技巧：让回答“图文并茂”
摘要：作为一个长期在 AI 领域摸爬滚打的博主，我最近可是在 dify 的使用上有了新发现！你们都知道，在和 AI 交互的时候，文字回答虽然简洁明了，但要是能配上图片和表格，那效果简直翻倍。就拿我上次整理旅游攻略来说，单纯的文字介绍让景点和路线显得很抽象，可一旦加上景点的图片和行程安排的表格，整个攻略瞬间就生动形象起来了，不仅看起来更直观，理解和记忆也变得轻松多了。 相信大家在使用 Dify 的过…- 0
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Cline 源码浅析 – Prompt 设计
Cline 源码浅析 - Prompt 设计“Agent 就是如何拼出更好用的 Prompt”，虽然有点玩笑的意味，但也能说明一定的问题。本篇文章我们探讨下 Cline 里的 Prompt 设计。System Prompt众所周知，System Prompt 是 Agent 的核心资产😂，Github 上 system-prompts-and-models-of-ai-too…- 0
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上下文工程：为提示词注入工程学的严谨性
一份关于 AI 提示词信息架构的实用指南核心摘要： “上下文工程” (Context engineering) 指的是为 AI（如大语言模型）提供成功完成任务所需的所有信息和工具——而不仅仅是一句精心设计的提示词。它是“提示词工程[2]” (prompt engineering) 的演进，体现了一种更宏大、更系统化的方法。上下文工程技巧：要想从 AI 那里获得最佳结果，你需要…- 0
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一文掌握：AI Agent Prompt是什么？智能体Prompt如何设计？
“AI Agent的能力，大多藏在Prompt里，可以说Prompt决定了智能体的行为准则。它是智能体的 “行为指南”，定义了角色、任务与决策逻辑。没有好的Prompt，再强的模型也是“无头苍蝇”，反之精准的Prompt，能让Agent从机械的执行流程中解放出来，升级为可以灵活应变的智能工具，是低成本释放AI潜力的核心钥匙，更是中小企业的福音！”在AI Agent的运作中，Prompt（提示词）是…- 0
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用好Claude Code 的“避坑指南”——从新手到高手的进阶技巧（4）
Claude Code的强大毋庸置疑，但不少新手在刚接触时总会遇到一些挫折和挑战。本文特别总结了Claude Code使用中的常见“坑”，并提供实用的避坑技巧。新手入门必读1. 安装与配置确保有可用的Anthropic账号（可能需科学上网和海外手机号验证）。安装环境需要Node.js，安装命令简单：npm install -g @anthropic-ai/claude-code2. 初次体验技巧首…- 0
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OpenAI核心研究员：比提示词工程更重要的，是spec-writing
程序员最有价值的技能已经不再是编写代码了，而是精确地向 AI 传达意图。一份完善的规范才是包含完整意图的真正「源代码」。这是 OpenAI 研究员 Sean Grove 在 AIEWF 2025 的演讲中提出的观点。前不久，Andrej Karpathy 也针对于提示词提出了他的观点，不同的是，Karpathy 聚焦如何给 AI「喂更多地料」，让 AI 更理解你的意图。Karpathy 认为，提供…- 0
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别再只会写“一句话指令”！用Context Engineering打造企业级AI应用
你有没有发现，现在的AI模型越来越聪明了？一年前我们还在为ChatGPT能写一封像样的邮件而惊喜不已，现在我们已经期待它能分析数据、设计流程、甚至自动化系统操作。但问题是，仅仅靠写几个提示词（Prompt），已经远远不能满足这些复杂任务的需求。于是，一个新的概念正在悄悄崛起：Context Engineering（上下文工程）。它被很多人称为“新一代的Prompt Engineering”，甚至有…- 0
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一文说明白Context Engineering：AI智能体的动态语境构建术
火爆硅谷的Context Engineering当你在ChatGPT中输入指令时，你已经接触了最基础的提示工程（Prompt Engineering）。但随着AI应用向复杂化、长期化、自主化发展，一个新的概念——Context Engineering（上下文工程）正迅速成为焦点。概念起源：硅谷领袖的集体觉醒，Shopify CEO Tobias Lütke在推特上首次提出：“我更喜欢用‘上下文工程…- 0
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