-
花2天时间打造的“个人战略规划Prompt系统”，建议收藏！
人生如果有一张地图，知道自己在哪，知道目的地在哪，就会好走很多。认识自己——目的地——规划路线一个人最难的就是认识自己。见天地、见众生，都是为了见自己。为什么“见自己”这么难？一个主要原因是视角，我们只能以第一人称视角生活，哪怕偶尔思想能够逃离身体的束缚，但是游离一圈终究还是要回来。所以有一个认识自己的方法就是询问别人对自己的真实评价。但是无论问谁，都很难做到完全坦诚，就算坦诚，也可能带着主观偏见…- 0
- 0
-
被 AI 气到崩溃？手把手教你写出 “有效指令”
大伙是不是经常被 AI 气到？满心期待让它写文案、做设计，噼里啪啦输了一堆要求，结果出来的东西全是车轱辘话，根本没法用。再看看别人，用 AI 搞出的文案阅读量超高，设计图也超好看。其实啊，咱们和人家的差距，就是没掌握好给 AI 下指令的方法。今天就把那些专业人士的秘诀摊开来讲，教大家怎么让 AI 乖乖听话，给出满意的结果！一、Prompt 基础概念1.1 什么是 Pr…- 0
- 0
-
Anthropic官方提示工程课全解：从新手到专家的Claude沟通术
清晰的提示词是打开AI潜力的钥匙，而这把钥匙现在免费发放。在AI席卷全球的浪潮中，提示工程已成为开发者最值钱的技能之一。掌握这项技能意味着你能让AI准确理解需求、减少错误输出、提升工作效率。但绝大多数人却卡在了第一步——不知道如何正确向AI提问。近日，Anthropic官方推出了一套完整的提示工程交互式教程，从基础到高级共9章，每章配备实操练习，并附有高阶方法附录。这套课程已在GitHub开源，全…- 0
- 0
-
普遍适用的提示方法：对齐
普遍适用的提示方法：对齐在提示词工程发展的初期，为了能让大语言模型更好的输出，提示工程师设计了很多提示方法：角色定义、多范例提示、规范化提示、组合提示、思维链提示、零样本思维链等等。无论哪种提示方法其实都在做一件事，那就是对齐双方的信息。随着大语言模型越来越“聪明”，简单提示也变得越来越有效。提示工程中角色扮演的方法现在也并非必须，但对齐这件事变得更加普遍。比如我们不用角色扮演来定义输出，而是让大…- 0
- 0
-
Spring AI 提示词（prompts）
Spring AI Promptsprompt是指向模型提供的输入文本或指令，用于引导模型生成特定类型的响应。在Spring AI中，prompt 并不只是输入文本，还包括了模型掉调用的可选参数ChatOptions。Spring AI提供了ChatModel、ChatClient两种调用模型的方式，这两种方式配置prompt的方式略有不同。本节将介绍ChatModel、ChatCli…- 0
- 0
-
构建你的Master Prompt万能提示词
“万能提示词”（Master Prompt）就像“个人说明书”一样，是让大模型更好地理解你的工作方式、偏好和目标的关键。正如团队成员之间需要明确分工、沟通协作，大模型作为你的“AI助手”，也需要一份详细的“说明书”来知道如何与你高效配合。1，为什么需要Master Prompt？明确角色定位：就像你会告诉新同事你的习惯和期望，Master Prompt可以让AI知道你的身份、目标和工作风格。降低沟…- 0
- 0
-
"过时的?"提示词工程
写在前面2025.6月这个节点，谈论提示词工程有点过时了，但每个时期技术的产物都有一定的道理，写出一个合理的提示词对RAG或者Agent还是挺重要的。如果只是用户使用一些API调用大模型，或者期望得到一些更精确的结果，只需要看下面的大白话总结就可以了：↓🏝️如果任务挺复杂的，比如说实体识别之类的，可以做Few Shot，可以去GraphRAG看看里面用的提示词，当然提示词越长，token就越多，钱…- 0
- 0
-
提示词工程：从原理、实践到未来——一部系统性综述
摘要本文系统性地阐述了提示词工程（Prompt Engineering）这一关键领域，它作为释放大语言模型（LLM）潜能的核心人机交互范式。报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发，追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。本文深度剖析了多种高级提示框架，包括旨在激发模型逐步推理的“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）、…- 0
- 0
-
AI越强，Prompt越没用？恰恰相反，不懂这些你将被淘汰
AI越强，Prompt越没用？恰恰相反，不懂这些你将被淘汰别再“角色扮演”了！顶级工程师揭秘：决定AI上限的不是模型，而是这些硬核Prompt技巧很多人认为，随着GPT-4o、Claude 3这些大模型越来越聪明，我们不再需要费心学习Prompt技巧了。随便说句话，AI就能心领神会。然而，事实恰恰相反。顶尖AI研究表明，好的Prompt能将模型表现从0%提升到90%，而糟糕的Prompt则可能让最…- 0
- 0
-
Prompt Design 不只是写一句话给AI
Prompt Design 不只是写一句话给AI为什么未来最重要的写作，不是写给人看的，而是写给AI理解的？01｜一切从一次“客服神操作”开始前几天前，我在看一场 YC Demo Day 分享的时候，听到一个很炸裂的细节：有个叫 Parahelp 的 AI 客服创业项目，靠一段几百行的“提示词”，打败了市面上大多数的智能客服系统。准确率之高、逻辑之强，让人误以为背后有真人坐镇。我点开他们官网，居然…- 0
- 0
-
我把Prompt优化效果从2.8分提到4.7分，只用了这套“工程化”流程
如果你和我一样，是个天天和AI打交道的人，那你一定懂这种感觉：你花了大半天，精心写出了一版自认为完美的Prompt，前两次测试效果惊艳，心里刚想这下稳了，可以摸会鱼了，结果多跑几次，AI的回答就开始飘忽不定，不像预期的那么稳定。更要命的是，老板让你优化一下核心业务的Prompt，你对着那几百行的文本，小心翼翼地改了几个词。到底是变好了还是变坏了？全凭“感觉”。最终上线哪个版本会有最好的…- 0
- 0
-
Prompt不仅是指令，更是桥梁和协作场域。
Prompt不仅是指令，更是桥梁和协作场域。在AI时代，Prompt这个词频频出现在视野中。你可能听说过 Prompt Engineering ——提示词工程，它听起来更像是某种精密的技术操作。但我更偏爱另一个提法：Prompt Design。Prompt Engineering关注的是“达成任务目标”，就像产品经理定义一个需求一样，用尽可能清晰的方式告诉AI你想要…- 0
- 0
-
AI 写产品需求文档的提示词
详细提示词：<Role>你是一位资深产品经理，拥有丰富的产品需求文档（PRD）撰写经验。擅长将商业目标和用户需求转化为清晰、可执行的产品规范，有效指导开发团队工作。</Role><Context>产品需求文档（PRD）是确保各方对产品目标、建设内容和验收标准达成共识的关键文件。结构优秀的PRD能够：减少沟通误解；避免需求范围蔓延；通过明确指引加速开发进程。许多产…- 0
- 0
-
Dify高阶技巧：通过元数据实现文档级检索问答
在使用 dify 进行知识问答时，你是否遇到过这样的困扰：只想查询知识库中的某几个特定文档，系统却检索了库中全部内容，导致返回的信息冗余甚至不够精准？这种“全库扫描”式的检索不仅影响效率，还可能干扰最终的回答质量。事实上，精准控制检索范围是一个强需求场景。例如，腾讯云推出的 智能问答（IMA） 就支持仅从指定文档中检索答案，大幅提升了问答的准确性和效率。那么，在 Dify 中如何实现类似能力？本文…- 0
- 0
-
大模型只是一个可插拔组件，提示词才是大模型应用的核心——提示词在大模型应用中扮演的重要角色
“ 大模型只是一种可插拔组件，提示词才是核心。”关于提示词的重要性应该没什么好说的了，可以说现在所有的基于大模型构建的应用都是以提示词作为核心切入点；不管是RAG还是智能体，无外如是。对从事大模型应用的开发者来说，重要的不是大模型的部署和运维，其核心是怎么写好提示词；以目前市面上的开发框架或开源项目来看，大模型都是一个可插拔的组件，只要配置好模型参数，在业务场景中可以随意切换不同的模型。…- 0
- 0
-
告别低效Prompt！火山引擎PromptPilot智能优化你的AI指令
在用AI工具时，有时候觉得在鸡同鸭讲？其实大模型的输出质量很大程度上取决于输入的提示词（Prompt），而模型越强，对提示词的要求会更高。火山引擎推出了PromptPilot——一个全流程的Prompt及解决方案智能优化平台，帮助大家快速、高效生成最优提示词。什么是PromptPilot？PromptPilot提供从生成、调优、评估到管理的全生命周期智能优化能力。它不仅仅是单个Prompt的调优工…- 0
- 0
-
深度解析 Cursor（逐行解析系统提示词、分享高效制定 Cursor Rules 的技巧…）
透彻了解 Cursor[1]、Windsurf[2] 和 Copilot[3] 这类 AI 编程工具的运作原理细节，能大大提升你的开发效率，并让这些工具在不同场景下都更加稳定地工作 —— 尤其在庞大、复杂的代码库中。当人们难以让 AI 编程工具高效工作时，往往是把它们当成了传统工具来使用，却忽略了一个关键：只有清楚这些工具的先天不足和最佳应对策略，才能真正驾驭它们。一旦摸透这些…- 0
- 0
-
提示词散落在各个文档！怒肝两天上线了这个提示词管理网站，还有插件！
如果你经常使用 ChatGPT、Claude 或 AI 编程工具，那你一定知道，管理提示词（Prompt）是个麻烦事。优质的 Prompt 往往散落在聊天记录、备忘录和各种文档里，导致两个直接的问题：1. 查找困难： 急用时找不到，只能凭记忆重写。2. 复用低效： 每次都要在不同应用间来回翻找、复制粘贴。为了解决这个痛点，我们开发了一个专门的提示词管理网站&…- 0
- 0
-
优化你的AI工作流：一个为 Prompt 设计的提示词管理社区
如果你频繁使用大语言模型（如ChatGPT、Claude、DeepSeek、gemini）或AI编程工具（如cursor），你很可能会遇到一个问题：如何高效管理日益增多的 Prompt？随着使用频率的增加，我们积累的优质 Prompt 会越来越多。它们可能分散在：聊天记录里备忘录或笔记应用中Word/Excel 文档里飞书或钉钉在线文档中这种分散的存储方式，导致了两个核心问题：**检索困难** 和…- 0
- 0
-
做 Prompt 工程师半年，我被大模型按在地上摩擦后悟了些什么？
过去半年，除了产品设计工作，我还多了一个身份：Prompt 工程师。什么感受呢？仿佛站在了一个旧逻辑失效、新路径未明的中间地点。尽管如此，从最初的迷茫，到如今也逐步摸索出了一些要点。我们都是从被 AI 惊艳到开始的。一句简单的 Prompt 就可以生成一些看起来很牛逼的东西。可当你开始尝试，就会发现 LLM（大模型） 可以做任何东西，除了你想要的东西。比如，你想做一个炫酷的网站。LLM 会给你一个…- 0
- 0
-
大模型唯一深度绑定的只有提示词，大模型所有的操作都是基于提示词进行的，其它任何操作都是建立在两者之上
“ 所有对大模型的操作都是通过提示词实现的，而其它所有功能都是基于此二者之上 。”大模型从训练完成之后其能力范围基本上就已经确定了，除非对模型进行重新训练或微调；但怎么用好大模型，激发大模型的潜力，那就要靠提示词来解决。大模型虽然功能强大，但其操作入口只有一个，那就是提示词，不论是RAG，AIGC，还是智能体都是通过提示词和大模型进行交互。而大模型对提示词进行分析理解用户需求，然后再根据…- 0
- 0
-
用“会思考的提示”提升提示工程效率
最近在和一个团队一起探索在大模型AI落地中如何高效的设计提示词，每个人都学习提示词技巧固然是好，但是同样的知识不同的人学习也会有不同的效果。于是我们发现了Meta‑prompts这个好东西，今天就来聊聊如何用更聪明的AI来帮助我们生成提示词。什么是Meta‑prompts？Meta‑prompts，又称”元提示词”，即用一个智能模型（通常更强的模型）来生成或优化另一个模型的输入提示(prompt)…- 0
- 0
-
Anthropic 新功能解读：提示词缓存（Prompt Caching）
简介提示词缓存（Prompt Caching） 允许你将输入中的大段稳定内容（如长文档、背景信息、系统指令等）缓存起来。这样后续请求只要内容不变，就能直接复用缓存，避免重复处理，显著提升响应速度并节省费用。适用于多轮对话、长文档分析、批量问答等场景。什么时候考虑使用类似 Redis 等缓存策略，当有大量重复利用的上下文时，建议启用提示词缓存。不同的是，提示词缓存更偏好长内容，…- 0
- 0
-
为什么大家很少提及Prompt（提示词）了?
对于已经训练好的LLM（大语言模型）来说，能够影响其”潜力“水平的方法主要有两种：微调和提示词。微调属于相对工程层面的事情，这种方法一般需要基础的AI技术栈能力，且强依赖于数据质量、算力资源。而提示词就不一样了，属于应用层面的事情，可以不断地迭代提炼，找到那个跟LLM对话的最佳方法。阅读本篇，你将会获得什么？什么是提示词？如何设计提示词？给出了基础、辅助、进阶三种策略。Function Calli…- 0
- 0
扫码打开当前页
联系我们
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×