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RGCIE 提示词框架之模块示例：输出格式和条件处理
我曾经写过一篇YAML提示词方法以及RGCIE框架，并提出了十二个模块。之前介绍了1、2两个模块，其他模块一直没有完整的案例。最近整理了3、4两个模块的案例，看一下具体内容。模块示例：输出格式和条件处理3. 输出格式模块（Output_Format）示例商业分析报告生成器role: 商业分析报告生成器goals: - 将复杂数据转化为清晰、易懂的商业洞见&…- 0
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Dify中的MCP相关插件及FastMCP服务实现原理
本文使用dify v1.5.0版本，主要介绍了Dify中的MCP相关插件及FastMCP服务实现原理。Dify中的MCP相关插件主要包括4类：（1）扩展插件类型：将Dify应用（工作流、对话流或工具）发布为MCP服务；（2）工具插件类型：通过HTTP with SSE或Streamable HTTP方式来调用MCP服务；（3）Agent策略插件类型：Dify工作流中有个Agent节点，不同的Age…- 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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一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
很多人分不清楚什么是“提示词”（Prompt），什么是“提示词工程”（Prompt Engineering），现在还又多了一个概念叫“上下文工程”（Context Engineering），这又和“提示词工程”什么区别？什么是提示词（Prompt）？提示词很好理解，就是给 AI 模型的输入文本，就是你直接向模型输入的问题或指令。 比如你让 ChatGPT 总结一段文本、调用模…- 0
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【Augment】 Augment技巧之 Rewrite Prompt(重写提示) 有神奇的魔法
🔥AI助手总是理解错你的意思？这个隐藏功能让准确率暴增60%！前言说真的，augment在某体验上面已经强过Cursor，那就是Rewrite Prompt（重写提示）把非结构化自然语言输入转换为更适合 AI 模型理解的结构化格式。人话：把你口语化（非结构化）的文字，根据窗口上下文聊天记录和代码索引库对你的输入内容进行针对性优化。三大核心1. 提示标准化• 将用户的非结构化自然语言输入转换为更适合…- 0
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实测17种提示词工程技术
这篇文章是我在Medium上看到的一篇对提示词整理得非常好的文章(原文链接在文后)，作者在meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct这个小参数模型上对所有17种提示工程(Prompt Engineering)上进行了测试，为了国内测试方便，我最初修改为硅基流动的Qwen/Qwen3-8B模型，后来又调整为Groq的llama-3.1-8b模型。在原文中这17种模型…- 0
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Google: Prompt Engineering白皮书
Google的这篇提示工程(Prompt Engineering)白皮书在网上有很多翻译版本，但是在学习时总觉得排版有问题(主要是里面的一些示例使用表格显示，转换为md时格式很难调整)，于是自己整理了一份，将排版做了一些优化。以下原文，Enjoy!你不需要成为数据科学家或机器学习工程师——每个人都可以编写提示。介绍在考虑大型语言模型的输入和输出时，文本提示（有时伴随着其他模…- 0
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再见，Prompt Engineering；你好，Context Engineering
在AI领域，一个重要的概念转变正在发生：从"Prompt Engineering"转向"Context Engineering"。这不仅仅是术语的变化，更代表了我们对AI系统工作方式认知的深刻转变。Shopify CEO Tobi Lutke 说："我更喜欢'Context Engineering'这个术语，…- 0
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每周帮你节省20小时的10个高效DeepSeek提示词
1. 让DeepSeek助你精通DeepSeek提示词—“创建DeepSeek新手使用指南，内容需涵盖提示词技巧、引导策略和角色设定，包含案例。全文不超过500字。”2. 生成任意形式的文本内容提示词—“主题：如何写出有说服力的内容受众：企业高管格式：演讲稿语气：兼具教育性与启发性目标：激发听众高效写作附加要求：演讲时长不超过15分钟”3. 打破写作瓶颈提示词—“我正在撰写一篇关于[插入主题]的博…- 0
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告别"AI味儿"！5个提示词帮你润色文章！
今天就给大家分享5个提示词来润色文字，去除AI味儿。提示词1.重构写作方式写一段xxx的文章，字数xxx。写作要求：使用现高多样性和高节奏感进行文章写作，高多样性和高节奏感的写作风格通常包含丰富的词汇、长短交替的句子，以及多样化的句式，这能让内容更生动和阅富有层次感。##多样性衡量文本的复杂程度，反映了词汇的丰富性和不可预测性。更高的多样性表示内容更加多变并且更难预测。##节奏感指句子长度和句式的…- 0
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别空谈Prompt了！未来真正有用的是上下文工程！
这篇发表在langchain博客里面的文章还挺有意思的。过去我们绞尽脑汁琢磨Prompt怎么写，看别人做出来一个东西第一个反应的就是问他提示词是什么。但是，现在情况变了，LLM应用早已经从从单一问答走向复杂的智能体系统，你会发现单纯的提示词作用并不是很大。哪怕是在单纯使用模型会话，也会发现这提示词的效能提升越来越小，因为现在很多的模型自身即是Agent。比方说，使是Claude就能制作一个完整的网…- 0
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PromptMuse：让你的提问，成为开启 AI 潜能的钥匙
这篇文章，是写给每一位曾在 AI 对话框前，感到过“辞不达意”的朋友。在 AI 应用日益普及的今天，我们仿佛掌握了与未来对话的魔法。我们用它构思、创作、寻求答案，但兴奋过后，常常陷入一种新的困境：为什么我懂 AI，AI 却不懂我？我们提出的需求，仿佛石沉大海，换来的总是礼貌却空洞的通用回答。我们反复修改、追问，却依然在“让 AI 猜”的循环中，消耗着灵感与耐心。“我已经告诉它我要什么了，为什么它就…- 0
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Prompt 非常重要，是科学，而不是炼金抽卡
你一定有过这样的经历：收藏了无数篇“神级Prompt大全”，满怀希望地复制粘贴，结果AI的回答却像一碗温吞的白开水，毫无灵魂。你开始怀疑，是不是自己的运气不好，还是那些“大师”偷偷藏了一手？停。如果我告诉你，你和那些“Prompt大师”之间的差距，根本不在于那些华丽的辞藻，而在于一个你从未被告知的、关于AI运作的底层秘密呢？今天，我们不做任何技巧的分享。我们要做的，是一次前所未有的思想解剖。我们将…- 0
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XML、YAML还是Markdown？提示词结构的效用之分
这里讨论的提示词工程，都是AI应用开发过程中，给大模型的【系统提示词】，而非用户在输入框直接发送的【用户提示词】。用【不同的写作结构，来写同样的提示词】，模型的理解程度和指令遵循程度，会有差异吗？会的，兄弟，会的。因为不同模型的训练数据结构偏好不同，而且不同写作结构的优劣不同。一、MarkdownMarkdown 是我们日常交流中最常用的格式，比如写 README 文件或者聊天。使用 ## 作为标…- 0
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上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名
大家好，我是歸藏（guizang），今天来讨论一下最近圈子很火的上下文工程概念。 这几天 AI 圈子有个非常有必要也非常热的讨论就是提示工程是不是应该被称为“上下文工程”更加适合。 最早由 Shopify CEO Tobi Lutke 在推特说，他觉得相比提示工程更喜欢“上下文工程”这个术语。 因为这个词可以更加准确的描述岗位所需要的核心技能：需要为 LLM 提供完成任务所需要的所有上下文。 之后…- 0
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Prompt 到底有啥用？为什么写得好能提升 AI 效果这么多？
面试几乎场场都被问prompt，有人问我结构是怎么设计的，有人问prompt怎么影响模型输出效果，还有人问我 prompt 写得好有什么“套路”等等。我整理了一个系统版的 Prompt 全面理解手册，包括：Prompt 到底是什么？我跟模型说的每句话都是 Prompt 吗？为什么 prompt 能“控制”大模型？Prompt 写得好，有什么用？Prompt 有结构吗？为什么不能随便写？有哪些实用写…- 0
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低 VS 高上下文提示词对比：为何 “具体指令” 比 “模糊需求” 更有效
高效的AI Agent提示词需要提供完整、具体的上下文信息，而不是仅靠模型本身。Augment Code 在X上的这组帖子强调： • 大多数AI Agent 失败不是模型本身的问题，而是因为缺乏足够的上下文信息。 • 提示词（Prompt）要包含清晰的目标、相关文件、示例和具体约束，避免让 Agent“猜测”。 • 低上下文的提示词（如“为 chat backend …- 0
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忘记提示词工程：为什么上下文工程是AI的未来
通过掌握真正重要的东西来释放AI的全部潜力：上下文有一段时间，提示词工程是AI世界的流行词。我们在网上分享提示词技巧。 我们收藏提示词库。 我们争论"扮演一个..."是否比"你是一个..."给出更好的结果。说实话，这很有道理——当AI主要意味着与GPT聊天时。但游戏规则已经改变了。当提示词不再足够时在ChatGPT的早期，你可以通过巧妙的措辞完成令人惊讶的工…- 0
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不会写提示词？你可能正在浪费90%的AI算力
当我们问大模型“中国的首都在哪里”，大模型是靠记忆来回答的吗？要回答这个问题，首先我们得先知道大模型是如何回答问题的。首先我们要知道大模型的回答并不是直接从一个“知识库”中提取信息，而是基于其训练数据中的模式和规律生成答案。具体来说，它的工作原理可以分为以下几个关键点：训练数据中的知识大模型在训练时会接触到大量的文本数据（如书籍、文章、网页等），这些数据中包含了丰富的知识。比如，在训练数据中可能多…- 0
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Prompt工程实战上篇：从0到1构建AI测试提示词
引言：Prompt=AI工程师源代码本文将以Playwright为执行引擎，结合DeepSeek等AI助手，从最基础的登录功能出发，逐步建立一个完整的Prompt构建体系，并完成购物车的自动化测试。在AI辅助测试时代，Prompt不仅仅是提示词，更是自动化脚本的源代码。尤其是在Web UI测试中，Prompt的设计质量，决定了测试脚本的可用性、可维护性和复用性。实战案例一、Prompt…- 0
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激发能力 vs 构建现实：提示词工程与上下文工程的本质对照
激发能力 vs 构建现实：提示词工程与上下文工程的本质对照提示词工程的本质：是对“模型输入语言”的精细操控，本质上是在探索如何以最有效的方式激发已有能力。它关注的是对模型“已有知识”和“泛化能力”的精准调取，本质像是和一个智者对话时，设计提问方式，最大化其回答质量。👉 类比：就像调香师精确控制每一滴香料的比例，在不改变原材料的前提下，调出最理想的气味组合。🔍 第一性原理：模型的响应质量由…- 0
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告别无效提问：全能提示词框架，让需求设想秒变解决方案
本文核心旨在：使用DeepSeek、ChatGPT、Gemini 等大模型， 扮演你专属的“AI提示词工程助理”。你只需输入的“需求设想”大模型会为你自动构建成一个逻辑清晰、要素完整的“结构化提示词”完成AI角色设定， 然后基于此为你提供与问题相关的解决方案。从单方面人工编写结构化提示词，演变为人指导AI设计生成“结构化提示词”，再到问题解决方案提供的全过程，且中间环节“结构化提示词”支…- 0
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图解提示词工程-Prompt Engineering、智能体-Agent（附知识可视化图谱及学习掌握情况测试提示词 ）
本文详细介绍了在使用AI应用时，如何让大模型应用更懂你输入的提示词需求、充分发挥大模型能力。提示词即需求的表达或投喂给大模型应用阅读的需求文本。使用好提示词的诀窍——就是把大模型应用当人看。提示词工程（Prompt Engineering）简单说就是将你提给像DeepSeek、GPT大模型应用等需求进行提炼成可复用的提示词案例模版（文中提供4个实用的知识可视化图谱及测试对某一知识掌握情况的提示词案…- 0
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以提示词为刃：解构「知识」真相
在信息化极具大爆炸的AI时代，如何理解、进行逻辑关联和应用「知识」成为学习者必备的一个元技能。 本文以「知识」为话题，使用DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom）金字塔模型详细介绍知识是什么？ 并以一种不同视角看待现实世界描述，使用知识表示的五种角色重新审视「知识」并成为解构者，以此理论模型为基石，使用结构化提示词作为通用工具「DIKW模型的互动专家…- 0
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