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#提示工程

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ChatGPT与Claude深度对比:编程强但研究弱,如何弥补?
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用户考虑从ChatGPT转向Claude,发现Claude编程更强但研究较浅。本文分析两者差异,并提供让Claude研究更深入的实用技巧,帮助您做出明智选择。

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Prompt Lottery:LLM评审对同义改写的敏感度危机
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Prompt Lottery:LLM评审对同义改写的敏感度危机

LLM-as-a-Judge研究揭示Prompt Lottery现象:同义改写提示会导致评审结果波动甚至排名反转,敏感度是人类的6-9倍。多提示聚合可显著提升鲁棒性。

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告诉AI你的意图:提升输出质量的关键技巧
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告诉AI你的意图:提升输出质量的关键技巧

探索如何通过向AI解释意图来提升输出质量。开发者分享向Claude请求技术文档时阐明动机的经验,让AI量身定制内容,实现高效协作。

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指令微调模型是一种新文体:AI对话的体裁逻辑
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从体裁视角理解指令微调语言模型:系统提示词、特殊标记与角色轮次如何共同构成「指令-对话体裁」,以及这一视角对提示工程和AI产品设计的启示。

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构建LLM应用前必学的五个核心概念
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构建LLM应用前必学的五个核心概念

学习构建LLM应用前必须掌握的五个概念:机器学习基础、LLM工作原理、生成式与预测式AI的区别、提示工程技巧以及评估方法。每个概念配有动手练习,帮助开发者建立扎实直觉。

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生成式AI对Web开发者:威胁还是机遇?
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生成式AI对Web开发者:威胁还是机遇?

生成式AI工具如GitHub Copilot正在改变Web开发流程。本文分析AI对开发者的真实影响:是威胁还是机遇?探讨角色演变、安全风险与适应策略,帮助开发者掌握提示工程与AI协作技巧。

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Anthropic官方反例:用六字段任务简报替代"修复登录Bug"
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Anthropic官方反例:用六字段任务简报替代"修复登录Bug"

Anthropic官方文档把"fix the login bug"当作坏示例。本文拆解六字段任务简报模板(目标、范围、范围外、约束、完成检查、回报),融合Anthropic、OpenAI、GitHub三家厂商的Agent提示指南,让AI编程Agent少猜、少跑偏、产出可合并的diff。

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提示工程实战指南:从基础到高阶的LLM提示模板
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系统梳理提示工程从基础到高阶的完整模式:提示公式、零样本与少样本、思维链、ReAct、思维树、元提示,附可复制模板与反模式对照表。

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MoPrO-SD:面向立场检测的模块化提示优化框架
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MoPrO-SD:面向立场检测的模块化提示优化框架

MoPrO-SD 是一个面向立场检测的模块化提示优化框架,通过功能语义模块拆解、类别条件化错误反馈和三种推理精炼策略,在四个数据集和五个开源LLM上超越人工基线提示,并开源了疫苗立场检测基准 VaccineStance。

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用AI写Python文档字符串:从平庸到精准的提示词实战
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一位开发者分享用大语言模型为Python工具函数生成docstring的实战经验:为什么直接丢代码只能得到平庸文档,以及如何通过提供具体输入输出示例,将AI生成质量从30%提升到85%。核心是提示工程中的示例驱动策略。

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n8n AI Agent 入门:Token 是什么,为何决定你的成本
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本文以 n8n AI Agent 为例,讲解 Token 的概念、如何查看 Token 消耗,以及 Token 对成本、响应速度和上下文窗口的四大影响,帮助你高效编写提示、控制 AI 自动化成本。

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GPT-6实用指南:如何让AI高效完成任务又省钱
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GPT-6实用指南:如何让AI高效完成任务又省钱

OpenAI发布GPT-6系列实用指南,本文以修复网页按钮为例,解读模型选择、任务定义、推理强度、提示词缓存与异步工具五大环节,教你让AI高效完成任务并控制成本。

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Anthropic 官方揭秘:Opus 5.5 的 12 条提示词新规则
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Anthropic 官方发布 Opus 5.5 提示词指南,涵盖 effort 默认档位、缓存保留、agents.md 支持、time matters 提速等 12 条实用技巧,帮你让 Claude 系统更快、成本更低。

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Anthropic官方指南:8个技巧玩转Claude Opus 5.5
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Anthropic官方指南:8个技巧玩转Claude Opus 5.5

Anthropic官方发布Claude Opus 5.5使用指南,本文梳理8个核心技巧:effort默认值变化、思考指令优化、上下文补充、任务完成判定等,帮你提升输出质量并节省token成本。

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提示词敏感性:是模型问题还是评估方式的锅?
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大模型对提示词高度敏感,究竟是模型能力缺陷还是评估方法设计不当?本文剖析提示词敏感性的两种来源,并给出区分模型问题与评估器噪声的实用方法。

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一句"不要猜测"让AI幻觉从71%降至20%
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一项实验显示,在提示词中加入"Do not guess"(不要猜测)能将AI编造的虚假声明从71%降至20%。本文解析AI幻觉的成因、提示工程的低成本价值,以及对AI评测体系的启示。

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斯坦福CS146S拆解:大模型从数据到智能体的完整训练流水线
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斯坦福 CS146S 课程完整拆解大语言模型训练流水线:预训练、监督微调(SFT)、强化学习(RLHF)三阶段,以及思维链、RAG、Codex 编程等提示工程技巧,理解 AI 如何从互联网数据变成开发者的高效助手。

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2026年高效使用大语言模型的实用指南
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2026年如何高效使用大语言模型?本文从提示工程、长上下文、Agent工具调用到多模型协同,梳理告别原始用法的四大进阶方向,助你把LLM变成真正的生产力工具。

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