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Claude Code 设置完成任务后播放声音提示
要让纯命令行的Claude Code 播放声音有两种方式。一种是官方文档中的给的，在任务完成时启用声音警报，借助的是命令行工具本身自带的声音播放功能。claude config set --global preferredNotifChannel terminal_bellmacOS用户记得在系统设置 → 通知 → [终端应用]中启用通知权限，不然…- 0
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关于大模型开发框架的使用心得——框架是上层结构，模型能力才是核心
“ 框架是对底层能力的封装，在学习和使用框架的同时，也不能完全丢掉底层的能力。”在当今系统开发中，框架是必不可少的一个东西，其对底层和一些通用功能进行了封装，然后作为使用者来说只需要会使用这些框架即可，这也就是现在所谓的面向API编程。而且现在的开发框架也满天飞，前端开发框架vue，react等；后端的java开发框架springboot，python框架fastapi等；而在大模型应用…- 0
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来自OpenAI官方的GPT-5编码提示词优化实践：6 条“更懂开发者”的提示工程技巧
GPT-5 在指令遵循和推理能力上比前代更强，但也因此更“敏感”：如果规则里有冲突或表述过度强硬，模型往往会卡壳或输出异常。为此，OpenAI 发布了面向开发者的 《GPT-5 for Coding》实践技巧，其中总结了使用 GPT-5 进行编程与代码生成时最实用的六条经验。这些技巧与普通的“写作提示工程”不同，它们专门针对软件开发场景：如何写规则、怎样控制推理强度、如何避免模型“想太多”，以及怎…- 0
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当了一年多的AI提示词工程师后的感悟
个人理解提示词工程为什么重要？引言：它能干什么？这个问题我很慎重，对于没有技术背景的我给CTO分享这个问题，我觉得有些僭越。你们的理解肯定要比我深刻的多了去了，那我谈什么呢？谈一点自己的想象未来的想象，大模型+提示词+工程+产品人不需要再写执行的代码，通过提示词给出更高维度的指令控制即可 未来不需要原型工具了，axure，墨刀，figma，sketch，左侧提示词（无需打字输入而是语言对话，右侧直…- 0
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n8n邪修指南：小白与高手的差距，只缺这份动态表达式避坑指南
你是否有面对n8n的数据流抓狂的经历。明明数据就在那里，却怎么也提取不出来。嵌套了三层的JSON数据像迷宫，你试了十几个节点还是无法取出那个该死的字段。更崩溃的是，老板明早8点要看报表。这种无力感，像极了明明有一把钥匙，却怎么也打不开眼前的锁。今天，我要把压箱底的技能全部交给你——n8n动态表达式的完整攻略。不是那种官方文档式的枯燥说教，而是20+个能立即解决你实际问题的表达式，外加我…- 0
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Qwen Image 提示词：中文字体风格与效果描述指南
导语：想要在生成的图像中精准控制文字（特别是中文）的字体风格？关键在于使用形象化、效果化、情感化的中文词汇来描述你想要的视觉感受，模型更擅长理解“看起来像什么”和“传达什么感觉”。核心原则1.描述感受，而非名称： 比如说“优雅的手写书法风”。2.结合文字内容： 提示词中务必包含具体的文字内容（如 文字：“通义千问” / 标语：“创新未来”）。3.效…- 0
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OpenAI官方GPT-5 提示词泄露：这套“反向Prompt”技巧，让模型听话得像条狗。
GPT5的提示词不出意外的，又被破解出来了。结合官方提供的《GPT-5 Prompting Guide》的内容，仔细琢磨了一下，有一些值得学习的地方，今天分享给家人们。system prompt： https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S/blob/main/OPENAI/ChatGPT5-08-07-2025.mkdgpt5 prompt guide ：…- 0
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提示工程已死？恰恰相反，这5个高阶玩法才是拉开差距的关键
“用一个糟糕的提示，你的模型在某个任务上的准确率可能是0%；换一个好提示，准确率能飙升到90%。”说出这句话的，是Sander Schulhoff，一位OG提示工程师。他不仅创建了互联网上最早的提示工程指南，还领导了收集了超过60万条攻击性提示的Hackaprompt挑战赛。近来，随着模型智能越来越高，一种论调甚嚣尘上：“提示工程已死，模型足够聪明了”。然而，事实果真如此吗？1. 提示…- 0
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万字长文解码如何玩转Prompt（附实践应用）
在AI技术迅猛发展的今天，如何与大型语言模型高效“对话”已成为释放其潜力的关键。本文深入探讨了提示词工程（Prompt Engineering）这一新兴领域，系统解析了从基础概念到高级技巧的完整知识体系，并结合“淘宝XX业务数科Agent”和科研论文深度学习两大实战案例，揭示了高质量提示词如何将AI从“工具”升级为“智能协作者”。无论你是初学者还是实践者，都能从中掌握让AI真正为你所用的核心方法论…- 0
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提示词和上下文的区别，99%的人搞错了
最近直播间有观众问了一个这样的问题：“现在不是都有上下文了吗？还需要提示词吗？”这个虽然是个看起来比较简单的问题，但其实藏着一个误区。很多人以为，只要把内容丢进去，AI就能自动理解并生成“有逻辑的答案”。但事实上并不是这样的，投喂内容只是与AI对话的开始，真正获得满意的答案，不仅要联系上下文，更需要你与AI的多轮对话。今天这篇，咱们就来把“提示词”和“上下文”的区别讲透。一句话结论：提示词是“意图…- 0
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Claude 专用提示词检查与优化工具
而今天这个则是基于 claude 对输入识别的机制，清晰、结构化、具体的输入让其能够更准确地理解意图，调用最相关的知识，生成最有用的回答，这是神经网络架构和训练数据分布的客观结果。工具特点：多维度分析：从清晰度、结构、可执行性等角度全面评估提示词质量实用化建议：不仅指出问题，还提供具体的改进方案和优化后的版本评分系统：量化评估提示词的质量，让改进效果可衡量个性化优化：针对不同类型的AI任务提供定制…- 0
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深度思考，是结构化提示词的天敌
不是所有时候都该让AI“动脑子”。尤其当你用结构化提示词时，千万别开“深度思考”，你要的是它执行，不是自由发挥。最近有一位学员向我反馈。他让AI用结构化提示词写一条朋友圈文案，结果AI给她来了一篇演讲稿。。。我问他：“是不是开了‘深度思考’？”他说：“开了啊，不是说输出会更优质吗？”我说：深度思考，是结构化提示词的天敌。一、结构化提示词的底层逻辑是：别废话，听我指令结构化提示词不是拿来“激发创意”…- 0
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这份提示词让 Claude Code 生成更好的代码结果
这份提示词出自作者 Chris Dzombak，他使用 Claude Code 在短时间内开发了 12 个应用，从而总结了这样一份提示词。你可以把这份提示词放到全局的 ~/.claude/CLAUDE.md 文件中，Cursor 也支持配置全局的 Rules。当然你也可以根据实际情况选取部分提示词，或者放到你的项目 Rules 中。原文提示词放在了结尾。提示词解析以…- 0
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写好AI提示词的关键：在于消除不确定性
“‘香农：信息的本质在于消除不确定性’。信息论之父香农热衷于炒股，曾经有人问他投资股票中哪些信息是最有价值的，他的回答道：内幕信息。”好的上下文context和提示词prompt，其核心目的就是高效地消除LLM在生成目标输出时面临的关键不确定性。信息量（消除不确定性的能力）而非单纯的长度，这才是衡量提示词有效性的关键标准。01 香农信息论的核心：信息消除不确定性香农将信息定义为“消除不确…- 0
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让技术文档"动"起来：一个提示词，10分钟生成交互式架构图
从一次失败开始的故事几个月前，我在 X（推特）上刷到一位国外大佬分享的架构图，当时就被震撼到了——节点会动、数据在流动、点击还能展开细节，这哪是架构图，简直是艺术品！经过一番调研，我发现这些炫酷的图表都是用 React Flow 做的。React Flow 是一个专门用来创建节点编辑器和交互式流程图的库，Stripe、Zapier 这些大厂都在用它来做技术文档。当时…- 0
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大模型提示词编写与优化超级详细教程
要编写并优化大模型提示词，关键在于清晰明确地定义任务目标、提供充足的上下文信息、设定具体的输出期望（如格式、风格、角色扮演），并通过迭代优化逐步改进提示效果。针对特定任务（如写作、编程、数据分析），需结合任务特性设计提示词，例如分步引导、提供关键参数、明确问题与期望等。本教程将详细阐述这些原则与技巧，并提供大量实战案例。大模型提示词编写与优化超级详细教程1. 引言：大模型与提示词的重要性1.1 大…- 0
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prompt-optimizer：帮助用户快速编写更高质量的提示词
提示词（Prompt）作为用户与大模型交互的核心要素，其设计质量直接影响大模型的输出效果和应用效能。你是否因提示词调试优化工作耗费大量时间而感到困扰？本文介绍一款提示词优化器 prompt-optimizer，可帮助用户快速编写更高质量的提示词，支持多种主流 AI 模型与自定义 API 地址，并可实时对比优化前后的效果。prompt-optimizer项目地址：https://github.com…- 0
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GPT-5 提示词官方指南
GPT-5 提示词指南探索 GPT-5：AI 编程新突破大家好,我是绛烨！今天要给大家带来一篇关于 GPT-5 提示词的深度解析，这是 OpenAI 最新推出的旗舰级模型，它在编程、代理任务、工具调用等多个领域都实现了质的飞跃。别急，我会用通俗易懂的方式，带你领略 GPT-5 的强大之处，还会分享一些实用的提示技巧，让你在使用时得心应手。GPT-5 的强大之处GPT-5 是 OpenAI 最新推出…- 0
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Context Engineering 上下文工程是什么？和提示词工程有什么联系？
最近频繁接触到上下文工程这一新兴概念：它与我们熟知的提示词工程究竟存在怎样的关联？又能针对性解决哪些实际问题？ 不妨跟着我一起深入探索～什么是上下文工程上下文工程构建的是一个动态系统，旨在为LLM提供正确格式的信息和工具，使其能合理地完成任务。 这个系统可从多个来源获取上下文，包括应用开发者、用户、之前的交互、工具调用或其他外部数据，并根据不同的任务和情境动态地构建最终的提示。例如，当AI智能体需…- 0
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Claude Code进阶篇（上）：基于社区经验的8个实用技巧
经过深度挖掘Reddit r/ClaudeAI、HackerNews、Medium等技术社区的真实讨论，我整理了这些来自实际用户的高级使用技巧。这些不是理论，而是社区用户经过实战验证的经验分享。技巧1：MCP服务器生态系统 - 真正的外接大脑基于Reddit实际用户分享的MCP配置来自GitHub用户undeadpickle分享的MCP安装指南：基于[Easy guide to installin…- 0
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大模型上下文工程之Prefill Response（预填响应）技巧
上一篇文章，我们聊了上下文工程中的Prefix Caching技术。它主要解决Token成本问题，能帮你的AI应用省钱，同时能降低大模型的响应耗时。今天的这篇文章，我来聊一聊如何让大模型更听话的技巧：Prefill Response（预填响应）。（关于上下文工程系列，感兴趣的读者也可以回顾前两篇：）《产品级AI应用的核心：上下文工程》《大模型上下文工程之Prefix Caching技术详解》一、P…- 0
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如何通俗的理解上下文工程？
这是基于提示词工程（Prompt Engineering）发展出来的一个新概念，Context Engineering在提示词时代，整个系统就是两方交互，人和LLM。人给输入，LLM给回应。人通过提示词控制输入从而控制LLM的输出，所以提示词重要。随着AI Agent在实际场景中落地应用，与LLM的交互变得越来复杂。交互方增加：人、历史资料、工具、数据库、会话记忆、LLM等。虽然LLM在…- 0
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写元提示词是一种抽象思维训练术
在探索大语言模型（LLM）提示工程的过程中，我终于在语言层面上理解了“元提示词（Meta Prompt）”这个概念。它并不是一条具体用于完成任务的提示词，而是用来生成提示词的提示词——一种对提示策略的抽象表达。但真正掌握它，仅仅理解还不够。写元提示词，其实是一种高阶抽象思维训练方式，它不仅让我们更有效使用语言模型，还能让我们系统性地构建自己的认知框架、思维模型，甚至是“语言层的操作系统”。🧠 为什…- 0
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你真的会写Prompt吗？高质量提示词指南来了！
人类和大模型交互的唯一有效途径，就是通过提示词 (Prompt)，提示词编写起来非常简单，基本上只需要"说人话"就可以了。那么，提示词真的就这么简单么？我们在编写稍微复杂一点的应用时，AI就像个不听话的孩子，不管你说什么，他都我行我素，一个提示词调几个小时再正常不过了。那么到底应该怎么编写高质量的提示词？其实原则也很简单：提示词不要有歧义说起来容易，做起来就未必了！常见的提示词…- 0
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