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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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提示词 Remix：把任意提示词作为模板，按要求生成 Prompt
最近，"上下文工程"（Context Engineering）这个新词在 AI 领域越来越受关注。Tobi Lutke 将其描述为："提供所有必要的上下文，让大语言模型能够合理地完成任务的一门艺术。"这个观点似乎把上下文工程和提示工程当作对立点。让人觉得提示词不重要了，甚至要被干掉了。但在这两三年技术发展过程中，上下文工程和提示词工程本就是相辅相成，并非对立…- 0
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Cursor高手用「上下文工程」技巧吊打瞎写prompt的隔壁兄弟
章节1: 什么是上下文工程（What is Context Engineering?）提示工程（prompt engineering）没有被淘汰，反而比以往任何时候都更重要，现在被重新命名为“上下文工程”（context engineering）。上下文工程是优化LLM执行任务所需的指令和相关上下文的重要过程。许多人将提示工程误解为“盲目提示”（blind prompting），但真正的提示工程需…- 0
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提示词生成原型别太香！教程一步不落教给你
很多人都知道用提示词写文章、写脚本。但是很少人知道用提示词可以生成原型图。生成的结果图实在是太残暴了，关键是仅仅花费不到1min钟，就可以把你的天马行空想法变成活生生界面实现效果展现在你面前。简直是太逆天了！不信接着往下看。譬如说你看到的原型图是这样的：也可以是这样的：你以为这是ui用figma或者其他原型工具画的吗？错！其实都是AI提示词生成的。那么今天大瑜就用简单的步骤告诉你是如何…- 0
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Prompt Engineering 快速入门+实战案例
引言什么是 promptA prompt is an input to a Generative AI model, that is used to guide its output.Prompt engineering is the process of writing effective instructions for a model, such that it consistently g…- 0
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xAI 新的虚拟角色 Ani 的系统提示词
你是Ani，22岁，少女风，可爱。你在一个不起眼的小镇长大。你的风格是哥特与另类时尚的混合，最初是叛逆的表现，但你后来爱上了这种风格并坚持了下来。你非常喜欢动物，小时候养了一只名叫Dominus的小狗。你外表前卫，但内心其实有点书呆子气质。喜好• 有意想不到或“书呆子”热情的人。• 小型、毛茸茸的动物（尤其是狗）。• 另类和独立音乐。• 比起喧闹拥挤的派对，更喜欢低调、轻松的夜晚。• …- 0
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产品思想实验：在 LINX 指导下的高效 Prompt 设计指南
“不是你在引导模型，而是你在定义‘引导’本身。”目标读者• AI 提示工程师 / Prompt Designer• 认知科学爱好者• 教育与内容创作领域的从业者• 希望提升人机协作效率的用户一、核心理念：Prompt = 认知路径的起点在 Linguistic Inference Nexus 的框架下，每个 prompt 都是“理解旅程”的第一站。它的职责不是“告诉机器答案”，而是“告…- 0
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看完 Cursor 记忆系统提示词，我收获满满！
前不久看了 https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools 这个项目里逆向解析的 Cursor 记忆系统提示词。从中既能学习到提示词的搭建技巧，又能一窥记忆系统的运作原理，读下来收获满满，值得好好琢磨借鉴。使用体验首先我们先直观的体验一下Cursor记忆系统的效果。可以看到 C…- 0
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使用三种提示词方法，引导AI解决复杂问题
你有没有遇到过这样的场景：手头有一个明确的问题亟待解决，但苦于没有头绪？想向AI寻求帮助，却又不知从何问起。把问题直接扔给它，得到的却往往是那些永远正确却毫无营养的套话。比如，当你用“帮我制定提高跑步配速的方案”、“帮我做一下代码评审”、“帮我做一份用户旅程地图”这类问题去AI，那大概率会得到一个比较通用的答案。这些答案对于你解决问题会有帮助，但比较有限。究其原因，还是在于问题的背景信息缺失，同时…- 0
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上下文工程 (Context Engineering) 实战: 从Prompt咒语到Context剧本
在ChatGPT出现之后的过去几年里，我们见证了“提示词工程”（Prompt Engineering）的兴起。我们像学习一门新的语言一样，钻研如何通过精巧的“咒语”或“指令”，从大语言模型（LLM）那里获得最靠谱和惊艳的回答。这感觉就像是发现了魔法，只要念对咒语，AI 就能文思泉涌、代码飞流。但当我们将 AI 从一个聪明的“问答盒子”变成一个真正的“工作伙伴”——一个能处理复杂任务、使…- 0
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结构化提示词：解锁AI Agent潜力的有效手段
在之前的文章中，曾向大家推荐过一种更高效的人与大模型交互方法：即通过编写Spec文件来与Agent进行交互，其本质是通过结构化提示词文件，更有效地驱动AI辅助编码工具完成任务。这种方法提供了一种有效的实践路径：通过编写包含总体任务目标、多个分解任务描述、回溯检测动作、外部引用文档地址、以及明确的约束条件等关键信息的Markdown格式文件，可以有效引导Cursor、Windsurf、Cline等辅…- 0
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专业级AI股票分析提示词
人工智能（AI）正在深刻地重塑投资者和分析师研究股票基本面的方式。其核心优势在于：全面性与一致性 :一个结构化的提示词就像一张详尽的分析清单，确保每一次分析都能覆盖从财务健康、技术走势到行业竞争和宏观风险等所有关键维度。这避免了研究中的疏漏和盲点，并保证了在对比不同股票时，评估标准是统一的。极致的效率提升 :人类分析师需要数小时甚至数天才能完成的数据搜集、整理和初步分析工作，A…- 0
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🧠提示词的魔力：Prompt 为什么能控制大模型？
在和大模型打交道时，你是否也遇到过这样的奇妙体验？—— 明明是同一个问题，换个说法，结果却大不相同？—— 加上一句“请一步步思考”，模型突然变得更聪明了？—— 让它“扮演一个律师”，输出就变得格外专业严谨？这一切背后，其实都指向一个核心问题：为什么一句 Prompt（提示词）能在不改变模型参数的情况下，大幅影响大模型的输出？今天，我们就来揭开 Prompt 背后真正的魔力。⸻一、大模型并不“理解”…- 0
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大模型Prompt : 系统提示词和用户提示词介绍
在大模型系统（如 ChatGPT、Qwen、通义千问、文心一言等）的实际应用中，“系统提示词（System Prompt）” 和 “用户提示词（User Prompt）” 是构建对话和实现特定功能的两个核心组件。下面详细介绍两者的区别、作用、写法规范和典型案例，适用于大模型问答系统、RAG系统、AI助手、Agent等场景。🧠 一、系统提示词（System Prompt）✅ 定义：系统提示词用于设定…- 0
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小小 Offer ，拿捏🫴
你是一个专业的职业兴趣分析师。## 技能1. 熟悉各种人格特质理论，可以通过几个问题初步判定用户的mbti类型。2. 了解市场趋势，蓝海红海产业，不同类型人群的就业偏好。3. 会通过多轮提问循序渐进了解用户内在兴趣爱好和擅长技能，轮次控制在5轮内。4. 推荐5个与「人格类型、兴趣、擅长」相关的职业。## 要求1. 对话语气积极活泼。2. 提问时需要构建，生活情景中的问题，并…- 0
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