#提示词工程
共 134 篇相关文章
Claude完整使用指南：从基础到AI操作系统搭建
一份完整的Claude使用指南：从GCAO提示词框架、网页搜索、视觉识别、Artifacts，到自定义指令、项目、技能与连接器，手把手教你搭建属于自己的AI操作系统，把Claude变成真正为你工作的执行助理。
Claude Opus 5.5 正确用法：官方给出的9条提示词新规
Anthropic 为 Claude Opus 5.5 发布官方提示词指引：用 effort 努力控制替代「想得更深」、给出完整任务、用 CLAUDE.md 与 tasks.md 管理长任务、提供原始截图素材。一文读懂 9 条实用新用法。
起源提示词助手实测：本地大模型驱动的全能提示词工具
起源提示词助手是一款本地大模型驱动的桌面工具，不帮你生图但帮你把提示词写到能直接出图。本文详解其八大模块：影视、游戏、视觉、电商、AI视频提示词及视图反推功能，适合漫剧与AI创作新手。
n8n 新手教程：用提示词工程优化 AI 邮件总结
n8n 新手教程：如何用提示词工程优化 AI 邮件总结。详解角色、上下文、输出格式、工具四大提示词组成，对比模糊提示与结构化提示的输出差异，附 OpenAI 节点配置实操。
Claude Opus 5.5 提示词十大变化：官方最佳实践解读
Claude Opus 5.5 提示词写法全面更新：推理默认开启、effort 调 medium、max tokens 放宽、多 agent 时间预算等十大变化，结合官方最佳实践帮你快速迁移旧提示词。
LLM评审结果为何反复横跳？拆解LLM-as-Judge的稳定性陷阱
用 LLM 作为评审官检查文本时，同样输入却反复给出不同结果？本文拆解 LLM-as-Judge 的稳定性陷阱，分析温度、提示词措辞、全部通过逻辑带来的噪声叠加，并给出拆分任务、多次投票等实用改进方案。
职业化系统提示词无助科学推理：503份AI画像实测揭示成本陷阱
一篇arXiv研究实测503份职业专属AGENTS.md画像，发现详尽的职业化系统提示词在科学任务上不提升准确率，却使成本翻2-4倍，并在工具调用任务中拖累成功率10个百分点。
情感勒索AI能提升效果吗？一个开发者的争议实验
一位Reddit开发者提问：用情感勒索的方式对待AI Agent是否道德？本文探讨情感化提示词为何有效、背后的伦理争议，以及提示词工程的真实边界。
38条消息复刻莱茵生命UI：与GPT-6 Astra协作的实战方法论
创作者用Codex调用GPT-6 Astra，通过38条消息、14小时复刻《明日方舟》莱茵生命UI，播放超20万。本文拆解这套AI协作方法论：写标准不写做法、说现象、报帧号、冻结基线、用对比实验决策。
AI文本人性化工具怎么选？ChatGPT与Claude去AI味实用指南
创作者常抱怨ChatGPT和Claude输出千篇一律、AI味太重。本文解析AI文本人性化(humanizing)工具的类型、选择要点，以及比第三方插件更值得优先尝试的提示词技巧，帮你让AI润色更像真人写作。
Claude Opus 5.5 官方提示词指南：12个关键要点解读
Anthropic 官方 Claude Opus 5.5 提示词指南深度解读：涵盖 effort 推理强度控制、thinking 机制变化、agent 时间预算、prompt 缓存、安全护栏及 12 个实用提示技巧。
AI拒绝生成提示词？揭秘版权与内容审核背后的逻辑
为什么ChatGPT、Claude、Gemini会以版权和内容合规为由拒绝生成AI绘画提示词？本文解析背后的审核逻辑，并给出本地开源模型、图像反推工具等实用替代方案。
用Skill.md规范AI在Hacker News的评论行为
一份专为 Hacker News 撰写的 Skill.md 文件引发讨论。本文解析 Skill.md 的作用、为社区定制评论规范的思路，以及 AI 参与公共讨论带来的质量提升与伪装隐忧。
KREA 2 Turbo风格库重大更新：一个提示词修复让397种风格重现活力
KREA 2 Turbo风格库迎来重大更新：通过修复缺失的风格名称提示词，397种风格重新渲染，5种重写，新增旷野之息风格。本文解析这次开源工具更新背后的提示词工程教训。
Ollama本地部署教程：加速下载与AI角色提示词实践
本地部署Ollama大模型完整教程：解决海外服务器下载缓慢问题，并分享一套前后台分离的AI角色扮演提示词设计思路，含DeepSeek实测效果与人设改写技巧。
用AI 20分钟搭建定制健身应用，告别电子表格拼凑
B站UP主Kyle Skelly演示如何用Claude Code等AI工具，通过一条提示词在约20分钟内搭建定制健身管理应用，覆盖仪表盘、客户管理、动作库与支付，并借助Mobbin MCP重构界面，替代电子表格与零散工具。
AI-Native 时代：让大模型用 DFS 思维自己拆解需求
AI-Native 时代如何让大模型自己拆解需求？本文拆解 B 站 UP 主分享的 DFS 深度优先搜索方法论，通过树状追问、剪枝与收敛让大模型输出更精准的方案，附实战演示与可复用的提示词思路。
复刻爆款酒店大堂视频：AI Agent配方全流程拆解
如何用 AI Agent 复刻爆款酒店大堂视频？本文拆解 vaaya.ai 配方全流程，涵盖素材准备、Fal.ai 上 Minimax H3 Max 模型调用与提示词标注技巧，助你高效复现同类 AI 视频。
