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新手必看：3个技巧让AI秒懂你，告别无效提问

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02-23 11:34

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如何写提示词：一门关于有效提示词的迷你课程。这里有多种旨在提升人工智能模型输出质量和相关性的高级提示词技巧。1. 基础提示词 (Basic Prompting)这是编写提示词的基本准则。提示词通用法则 (CSI):情境 (Context): 提供背景信息。具体 (Specific): 指令要明确。指示 (Instruction): 给出清晰的指令。关键要素:精准的语言: 使用准确的词汇。情境化信息: 提供必要的背景。创意性措辞: 尝试用不同的方式表达。类比与示例: 给出例子帮助 AI 理解。2. 思维链 (Chain-of-thoughts)将一个复杂的问题分解成一系列更简单的步骤，引导 AI 进行逻辑推理。第一步: 分解主要问题。第二步: 分解子问题。第三步: 要求执行具体任务。3. 分块 (Chunking)将复杂的信息分解成更小、更易于管理的部分。这个方法适用于多种场景，比如：金融分析、研究、工具使用、问题解决或写作等。4. 显式推理 (Explicit Reasoning)这是一种让 AI 以清晰、分步的方式解释其思考过程的技术。你可以要求 AI "一步一步地思考" 或 "解释你的推理过程"。5. 代理提示 (Agent Prompting)在 AI 的框架内为其设定一个“代理”或“角色”，并以任务或查询的形式向这个角色发出提示。例如，你可以让 AI 扮演一位特定的专家。6. 团队提示 (Team Prompting)让生成式 AI 像一个专家团队一样工作。你可以定义多个拥有不同技能、角色和视角的虚拟“代理”，并为它们分配具体的任务，促进它们之间的协作。流程: 定义代理及其角色 → 分配任务与顺序 → 促进协作。7. 苏格拉底式提示 (Socratic Prompting)通过提问引导 AI 深入探索一个主题，进行批判性思考并发现潜在的假设。第一级: 提出开放式问题。第二级: 挑战固有的假设。第三级: 寻求澄清说明。8. 元认知 (Meta-Cognition)鼓励 AI 对其自身的思考过程、偏见和决策进行反思。方法:提示 AI 进行自我反思。进行评估和评级。利用其提供的见解。要求其进行调整。9. 提示词优化与扩展 (Prompt Optimization & Expansion)从一个基本的提示词开始，然后要求 AI 根据你期望的结果来改进它。这种技巧的优势在于可以学习如何使用更精准的词语和句式来获得理想的答案。10. 事实核查 (Fact Checking)使用提示词来验证信息的准确性和可信度。步骤:质疑来源: 询问信息的来源。交叉验证: 要求从不同来源进行核对。询问近期数据: 要求提供最新的信息。要求第三方链接: 索取可供查证的外部链接。11. 迭代探究与顺序提问 (Iterative Inquiry & Sequential Questioning)这是一个持续提问的过程，旨在逐步提炼和改善对任务的理解或输出结果。通过一系列连续的问题，不断优化最终的答案。#微博兴趣创作计划##ai创造营##ai生活指南#

教全世界与AI对话的男人，正式加入DeepMind！提示工程封神

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1. 如何写提示词：一门关于有效提示词的迷你课程。这里有多种旨在提升人工智能模型输出质量和相关性的高级提示词技巧。1. 基础提示词 (Basic Prompting)这是编写提示词的基本准则。提示词通用法则 (CSI):情境 (Context): 提供背景信息。具体 (Specific): 指令要明确。指示 (Instruction): 给出清晰的指令。关键要素:精准的语言: 使用准确的词汇。情境化信息: 提供必要的背景。创意性措辞: 尝试用不同的方式表达。类比与示例: 给出例子帮助 AI 理解。2. 思维链 (Chain-of-thoughts)将一个复杂的问题分解成一系列更简单的步骤，引导 AI 进行逻辑推理。第一步: 分解主要问题。第二步: 分解子问题。第三步: 要求执行具体任务。3. 分块 (Chunking)将复杂的信息分解成更小、更易于管理的部分。这个方法适用于多种场景，比如：金融分析、研究、工具使用、问题解决或写作等。4. 显式推理 (Explicit Reasoning)这是一种让 AI 以清晰、分步的方式解释其思考过程的技术。你可以要求 AI "一步一步地思考" 或 "解释你的推理过程"。5. 代理提示 (Agent Prompting)在 AI 的框架内为其设定一个“代理”或“角色”，并以任务或查询的形式向这个角色发出提示。例如，你可以让 AI 扮演一位特定的专家。6. 团队提示 (Team Prompting)让生成式 AI 像一个专家团队一样工作。你可以定义多个拥有不同技能、角色和视角的虚拟“代理”，并为它们分配具体的任务，促进它们之间的协作。流程: 定义代理及其角色 → 分配任务与顺序 → 促进协作。7. 苏格拉底式提示 (Socratic Prompting)通过提问引导 AI 深入探索一个主题，进行批判性思考并发现潜在的假设。第一级: 提出开放式问题。第二级: 挑战固有的假设。第三级: 寻求澄清说明。8. 元认知 (Meta-Cognition)鼓励 AI 对其自身的思考过程、偏见和决策进行反思。方法:提示 AI 进行自我反思。进行评估和评级。利用其提供的见解。要求其进行调整。9. 提示词优化与扩展 (Prompt Optimization & Expansion)从一个基本的提示词开始，然后要求 AI 根据你期望的结果来改进它。这种技巧的优势在于可以学习如何使用更精准的词语和句式来获得理想的答案。10. 事实核查 (Fact Checking)使用提示词来验证信息的准确性和可信度。步骤:质疑来源: 询问信息的来源。交叉验证: 要求从不同来源进行核对。询问近期数据: 要求提供最新的信息。要求第三方链接: 索取可供查证的外部链接。11. 迭代探究与顺序提问 (Iterative Inquiry & Sequential Questioning)这是一个持续提问的过程，旨在逐步提炼和改善对任务的理解或输出结果。通过一系列连续的问题，不断优化最终的答案。#微博兴趣创作计划##ai创造营##ai生活指南#

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6. 【你的提示词写得像搜索引擎查询，难怪AI输出不行】经过大量测试，我发现90%的ChatGPT糟糕输出都源于同一个问题：我们写提示词的方式更像是在Google搜索，而不是在写项目简报。这个五层框架能让输出质量产生质变：角色、背景、任务、格式、约束。+ 第一层：角色。别只说“你是专家”。要具体到专业程度、行业领域和个性特征。“你是一位有15年经验的直复营销文案，专门服务DTC电商品牌，深入研究过尤金·施瓦茨和大卫·奥格威的方法论。”角色越具体，输出越精准。模型会根据这个设定调整词汇、结构和推理方式。+ 第二层：背景。AI读不了你的心思。大多数人在这一层丢失了质量。“我的客户销售一款49美元的有机护肤精华液，目标用户是28到42岁的女性，她们对那些承诺效果却使用合成成分的产品感到失望。品牌调性温暖、自信、有科学依据，但不推销感。”+ 第三层：任务。具体到让人觉得啰嗦的程度。不是“写几封邮件”，而是“写一个5封邮件的欢迎序列。邮件1是温暖的品牌介绍，邮件2针对最大异议也就是价格问题，邮件3分享客户转变故事，邮件4用限时优惠制造紧迫感，邮件5用社会认证做最后推动。每封邮件要包含主题行、预览文本和正文。”+ 第四层：格式。告诉AI确切的结构。“每封邮件使用这个结构：主题行、预览文本、开场钩子一句话、正文100到150字、一个清晰的行动号召。使用短段落，每段不超过两句话。”+ 第五层：约束。这是秘密武器，约束能防止通用化输出。“不要使用革命性、颠覆性、解锁这些词。不要用问句开头。每封邮件感叹号不超过一个。阅读水平控制在八年级。”有评论指出，约束层的作用比表面看起来更深。你不只是在避免陈词滥调，而是在压缩模型的输出概率空间，迫使它把注意力权重重新分配到非默认选项上。这就是为什么有约束的提示词感觉更专业：你让懒惰的输出变得不可达。当然，也有人直接说这框架没什么新鲜的，不过是把“具体一点”包装进五个盒子，撒上企业咨询的术语。确实，这类结构Google早就有70页的PDF免费提供。但重点从来不是原创性，而是是否真正在用。一个更实用的变体是调整顺序：角色、任务、约束、背景、格式。把指令放在最前面，因为模型对最近的显式内容权重更高。还有人提出了更深的思考：当约束不是偏好而是硬性要求时会发生什么？金融、医疗、法律这些领域，“模型通常会遵守”是不可接受的。那时候约束架构就变成了一门和提示词工程完全不同的学科。框架之外，真正的高手会让AI帮你写提示词。把想法扔进去，告诉它你想要的结果，它通常会默认输出类似结构。让AI做重活，这才聪明。www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1r4b2y3/the_5layer_prompt_framework_that_makes_chatgpt/

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8. 【如何构建任何场景的提示词：一套可复用的系统架构】互联网上到处都是“ChatGPT最强提示词合集”，人们收藏、粘贴、得到平庸的结果，然后继续寻找下一个。这就像戴着别人的近视眼镜，技术上能用，实际上没用。问题的根源在于：为别人的场景、别人的上下文、别人的输出需求构建的提示词，永远不会像你自己构建的那样有效。你需要的不是一个很少打开的收藏夹，而是一套系统架构。大多数人用自然段落写提示词。简单问题还行，稍微复杂一点就崩溃。因为模型必须猜测：角色在哪里结束？任务从哪里开始？约束是什么？输出应该长什么样？每一次猜测都是潜在的幻觉。XML标签消除了猜测。它们创建带标签的容器，告诉模型每条信息是什么、如何使用。这不是理论，Anthropic在自己的系统提示词中就使用XML标签，这是模型被设计来解析结构化指令的方式。核心标签有六个，几乎每个提示词都会用到：【角色】定义模型成为谁。不是“你是一个有帮助的助手”这种废话，而是“你是一位拥有15年经验的品牌策略师，专注于定位、信息架构和竞争差异化”。角色越具体，模型猜测越少。【任务】定义模型做什么。不是描述，是指令。“帮用户改进写作”是描述，“分析用户草稿，针对结构、清晰度和说服力提供具体可执行的反馈，找出三个最弱的点并重写作为示例”是指令。没有清晰任务的提示词会随心所欲，而随心所欲通常意味着平庸。【准则】控制模型如何行动。“永远不要假设用户没提供的上下文”“如果信息缺失就提问”“不要给泛泛的建议”。规则是覆盖模型默认行为的方式。【约束】是硬性限制，定义输出本身的边界。“回复必须少于280字符”“不要提及竞争对手名称”“所有建议必须在30天内可执行”。规则管行为，约束管产出，区分很重要。【格式】是最被忽视的标签。大多数人描述想要什么，却从不描述它长什么样。同样的角色和任务，“一句话”给你标题，“三段式摘要”给你简报，“带章节的详细报告”给你文档，“JSON格式”给你结构化数据。模型没变，你对输出格式的控制变了。【示例】是最强大也最少被使用的标签。一个好例子教给模型的东西，比一段指令多得多。它同时展示格式、深度、语气、结构和推理。两个例子通常就够了，目标不是全面覆盖，是校准。进阶标签处理那20%需要更高精度的场景：【上下文】提供背景信息，【个性】定义个性，【语气】定义情感基调，【受众】决定输出面向谁，【知识】注入领域知识，【方法】规定执行步骤，【反模式】展示什么是坏输出，【退路】定义无法完成任务时怎么办，【验证】让模型自检，【发现引擎】让模型先提问再行动，【链】把多个提示词串联起来。不是每个提示词都需要每个标签。简单任务用【角色】加【任务】加【格式】就够了。专业输出加上【准则】、【约束】和【示例】。交互式场景加【发现引擎】和【退路】。复杂工作流才需要全套。六个标签各司其职，比十二个标签一半在划水强得多。调试提示词有规律可循：输出太泛，【角色】不够具体；格式不对，【格式】缺失或太松；指令被忽略，【准则】埋得太深或相互矛盾；输出太保守，加【反模式】展示你不想要的样子；输出跑偏，【任务】有歧义；输出编造事实，加fallback告诉模型不知道时该怎么办；输出不稳定，加【示例】。框架是通用的，无论你构建代码审查、内容写作、数据分析还是任何其他场景的提示词。标签不变，里面的内容变。现在你可以随意构建和混搭提示词了。x.com/kloss_xyz/status/2018951817892442260

9. 【2026年，提示词工程将成为你最重要的隐形技能】很快，你每天使用的工具都会变成一个对话框。能写出好提示词的人，将获得别人难以复制的输出。这不再是锦上添花，而是真正的竞争优势。你可能觉得自己已经搞懂了提示词——毕竟你已经创建了自定义GPT或Claude项目来帮你写提示词。坦白说，那些东西很糟糕。真正的提示词工程，80%的工作发生在你打开聊天窗口之前。+ 隐形的工作当你坐下来写提示词时，你脑海中有一个模糊的想法，然后期待模型能填补空白。但模型不知道你脑子里在想什么，它只知道你打出来的字。模糊的输入，必然产生模糊的输出。大多数人跳过了提示词工程中最难的部分——思考。他们以为工作在于打字，其实工作在于想清楚。+ 法则一：清晰度就是一切这里说的不是你键盘上打的字，而是你脑海中看到的画面。如果你只能看到模糊的东西，模型给你的也同样模糊。你需要在把想法转化为语言之前，先把脑海中的图像打磨清晰。问自己这些问题：这个视频特别在哪里？我脑海中的画面和普通作品有什么不同？为什么有人看完这段文案会想买？我想在什么时刻创造什么情绪？去找参考。找到一个能完美呈现你想要效果的案例，让你看了会说“对，就是这个感觉”。一旦你脑海中有了清晰的画面，把它翻译成提示词就变成了机械性的工作。+ 法则二：上下文是一切无论你在做什么项目，按这个流程操作：1. 在你选择的AI工具中创建一个项目2. 让AI就这个项目采访你——目标、约束、受众、任何相关信息3. 把整个对话保存为context.json文件，上传到项目中4. 以后每次对话，让AI更新这个文件，然后替换旧版本这只需要两分钟，却能完成80%的上下文工程工作。+ 法则三：任务分解AI模型和你一样——当你清晰地列出任务和顺序时，它表现得更好。如果你让AI写一份商业计划书，它会给你一个标准模板，平淡、通用、没用。但如果你让它先写一个聚焦市场时机的执行摘要，然后是包含心理触发点的用户画像，跳过竞争分析因为你在创造新品类——你得到的就是定制化的东西。+ 法则四：定义输出格式人们每天跑深度研究提示词，给模型上下文、来源、详细指令，最后得到一份二十页几乎没法用的文档。你可以指定任何输出格式：要点列表、JSON、表格、执行摘要。想想你拿到输出后要做什么，然后围绕这个用途设计格式。+ 法则五：提供示例当你提供示例时，你在强迫模型在一个特定的通道里工作，而不是从整个训练集中随机抽取。这意味着你得到的输出会匹配你的风格，而不是通用的AI风格。+ 法则六：角色设定不要说“你是一个营销专家”，试试这样：“你是那种能看到消费者行为中别人完全忽略的心理模式的营销人，能在事情火之前三个月就预测到，因为你对注意力经济的理解达到了大多数人永远无法企及的水平。”你不是在让AI扮演一个角色，而是让它进入一种新的思维方式。+ 法则七：约束定义明确你不想看到什么。约束就像设计中的负空间——通过清晰地勾勒你不想要的东西，来定义你想要的形状。保持约束具体且有限，每个提示词最多三到五条。+ 这些法则如何协同工作这七条法则不是简单相加，而是相乘。清晰度加上上下文，比单独的清晰度强大得多。上下文结合任务分解，产出的东西感觉像是一个在你项目上工作了几个月的人做的。你的工作不是记住这些法则，而是学会如何为你的具体场景把它们叠加起来。从清晰度开始。在打开聊天窗口之前想清楚你要什么，找参考，问自己那些不舒服的问题。然后层层叠加上下文、任务结构、格式规范、示例。像设计一个思维系统那样构建你的提示词，而不是给聊天机器人发消息。因为在专家层面，提示词工程就是认知架构设计，AI只是执行引擎。大多数人会继续把它当成一个许愿的魔法盒子。你不会。原文：x.com/levelsio/status/1932773893893009696

10. 【AI研究员的提示词工具箱：哪些真有用，哪些是玄学】有人声称采访了12位来自OpenAI、Anthropic和Google的AI研究员，总结出他们共同使用的10个提示词。这份清单在社交媒体上广泛传播，但真正有意思的是评论区里一位用户让Claude自己评价这些技巧，得到了一份相当诚实的答案。先说确实有效的几个：「展示推理过程」和「思考预算」本质上是同一件事：强迫模型把思维链条外化。这在数学、逻辑和复杂分析任务上效果显著，有大量研究支撑。给模型更多token去思考，确实能换来更好的推理质量。「验证链」要求模型先回答问题，再列出可能出错的地方，最后自我修正。这种内置的自我纠错机制真的能抓住模型原本会自信地犯下的错误。「对抗性质询」让模型反驳自己的答案，是避免AI变成你观点回音壁的最佳方式之一。模型天生过度自信，这个技巧强迫它保持智识上的诚实。「边缘案例猎手」在代码审查和系统设计中特别有用，能暴露模型的盲点。再说效果因场景而异的：「约束强制」确实能让输出更简洁，「不要使用模糊语言」这个指令在去除废话方面出奇有效。「比较协议」在你指定比较维度时效果更好，否则模型会挑自己方便的角度。「不确定性量化」可以做，但说实话，模型给出的置信度数字更多是一种「感觉」，没有经过校准。当作方向性参考就好，别太当真。最后是被高估的：「专家角色扮演」，那种「你是一位有15年经验的资深专家」的写法，大部分是表演。模型要么懂这个领域，要么不懂，角色设定可能稍微改变语气，但不会解锁什么隐藏知识。「格式锁定」要求输出JSON格式，这只是正确使用工具的方式，算不上什么秘密技巧。真正的元教训是：最有效的提示词都在做同一件事，给模型提供结构和约束。清晰的预期带来清晰的输出，这和一个好老板给出清晰需求是一个道理。这些技巧本身都是实用的沟通原则，只是被包装成了「研究员内部秘密」来获取流量。没有什么隐藏的研究员知识，有的只是好的沟通方式。x.com/godofprompt/status/2021873227363152090

11. vibe coding 至尊超级终极无敌指南 V114514 [汗] github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn 本项目是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程，强调以规划驱动和模块化为核心，避免让 AI 失控导致项目混乱。核心理念: 规划就是一切。谨慎让 AI 自主规划，否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。这个思想的核心是构建一个能够自我完善的 AI 系统。我们可以将其分解为以下步骤，以突出其递归的本质： 1. 定义核心角色： α-提示词 (生成器): 一个“母体”提示词，其唯一职责是生成其他提示词或技能。 Ω-提示词 (优化器): 另一个“母体”提示词，其唯一职责是优化其他提示词或技能。 2. 描述递归的生命周期： ·创生 (Bootstrap):用 AI 生成 α-提示词和 Ω-提示词的初始版本 (v1)。 ·自省与进化 (Self-Correction & Evolution):用 Ω-提示词 (v1) 去优化 α-提示词 (v1)，得到一个更强大的 α-提示词 (v2)。 ·创造 (Generation):用进化后的 α-提示词 (v2) 去生成我们需要的所有目标提示词和技能。 ·循环与飞跃 (Recursive Loop):最关键的一步：将新生成的、更强大的产物（甚至包括新版本的 Ω-提示词）反馈给系统，再次用于优化 α-提示词，从而启动下一轮进化。 3. 终极目标：通过这个永不停止的递归优化循环，系统在每一次迭代中都进行自我超越，无限逼近我们设定的理想状态。 #科技先锋官#

12. 【2026年AI工程师学习路线：从调用模型到构建系统的九个关键能力】AI工程和传统机器学习工程正在分道扬镳。机器学习工程师从零训练模型，AI工程师则在基础模型之上构建应用。这个转变意味着你需要学习的东西完全不同了。一、理解基础模型GPT、Claude、Gemini、Llama这些基础模型是现代AI应用的基石。你不需要从头训练，但必须深入理解它们的能力边界、分词机制、上下文窗口和定价策略。成本控制能力往往决定了一个AI应用能否活下去。入门项目：做一个模型对比笔记本，用同样的10个提示词测试不同模型，记录质量、速度和风格差异。二、提示词工程在AI工程领域，提示词就是你的代码。一个平庸的AI应用和一个优秀的AI应用，差距往往就在提示词设计上。少样本学习、思维链、结构化输出这些技术能大幅提升效果，而且不需要任何模型训练。入门项目：选一个任务，写五种不同风格的提示词，在电子表格里打分对比。三、检索增强生成大模型有知识截止日期，还会产生幻觉。RAG让它们扎根于你的数据。从客服机器人到内部知识助手，这是生产环境中最常见的AI应用模式。分块策略、嵌入模型、向量数据库、检索指标，这些都是必修课。入门项目：用你自己的笔记文件搭建一个简单的RAG应用，50行代码就能跑起来。四、评估与测试凭感觉评估无法规模化。你需要系统性的方法来衡量AI应用是否在进步：构建评估数据集、选择指标、跑AB测试、检测性能退化。没有好的评估体系，你就是在盲飞。入门项目：准备20个问答对，写个脚本自动评分，每次改提示词都跑一遍。五、智能体与工具调用智能体把大模型从文本生成器变成行动执行者。它们能浏览网页、执行代码、查询数据库、调用API。理解智能体架构、工具设计和失败模式，是构建自主AI系统的关键。入门项目：做一个计算器智能体，让它通过调用工具来回答数学问题。六、结构化输出与数据提取真实应用需要结构化数据，JSON、SQL、API调用，而非自由文本。JSON模式、函数调用、约束生成这些技术确保大模型输出能与下游系统对接。这是对话式AI和软件工程之间的桥梁。入门项目：做一个食谱提取器，把网页上的乱七八糟的文本变成干净的JSON结构。七、护栏与安全AI应用可能被越狱、产生有害内容、泄露敏感信息。输入输出护栏、隐私检测、内容过滤、对抗测试，这些在生产部署中不可或缺。入门项目：给你的聊天机器人加上简单的输入输出过滤，用关键词匹配检测提示词注入。八、可观测性与监控无法衡量就无法改进。生产级AI系统需要日志、追踪、成本跟踪、质量监控和告警。入门项目：给你的应用加上调用日志，记录时间戳、提示词、响应、延迟、token数量和估算成本。一周后分析数据，你会发现很多优化空间。九、AI系统架构真实的AI应用是多个组件的组合：检索器、模型、护栏、缓存、数据库。理解复合AI系统的设计模式，才能构建可维护、可测试、可扩展的架构。综合项目：做一个个人助手机器人，整合RAG、结构化输出、输入验证和日志记录，部署到免费平台上。这就是一个能展示真实能力的作品集项目。有评论提出了一个值得深思的观点：2026年AI工程师真正的核心能力，是知道哪些层该自己掌控，哪些层该交给框架处理。这个答案每个季度都在变。智能体正在以超出学习速度的节奏压缩技术栈，RAG、结构化输出、护栏越来越多地被内置到平台中。学会构建固然重要，学会判断何时不必亲自构建，可能更重要。x.com/manthanguptaa/status/2018297734995075200

13. 在设计Agent系统提示词的时候，与其对一份系统提示词进行反复修改，不如让这个Agent使用的LLM模型自己生成系统提示词，你要修改的其实是LLM生成系统提示词的用户提示词，而不是直接修改系统提示词，应当对Agent进行版本控制的是用来生成系统提示词的用户提示词。

14. 13个提示词，让Claude从"聊天玩具"变成你的研究助手。我在 Reddit 上看到一个帖子，作者说他收集了所有在社区里走红的 Claude 提示词，用这些提示词把 AI 从“聊天玩具”变成了“研究武器”，原本 10 个小时的工作，现在 60 秒就能搞定。今天，我把这 13 个提示词整理出来，手把手教你怎么用。看完之后，你也能立刻上手，让 Claude 成为你的私人研究助理。一、找矛盾的高手提示词： “列出所有内部矛盾、未解决的冲突，或者那些证据不足以支撑的观点。” 怎么用：当你写完一篇长文档，或者整理完一份报告，把内容直接粘贴给 Claude，然后用这个提示词。它会帮你找出那些你自己没注意到的逻辑漏洞。比如，你在报告里说“我们的产品销量增长了 30%”，但后面又提到“市场份额下降了 5%”，这两句话就有矛盾。人在写的时候很容易忽略，但 Claude 会一眼看出来。二、扮演挑剔的审稿人提示词： “像一个挑剔的同行审稿人那样批评这篇文章。要严厉一点。重点关注方法上的缺陷、缺失的对照组，以及过于自信的结论。” 怎么用：这个提示词特别适合用来检查学术论文或者重要报告。你把文章丢给 Claude，它会像那个永远给你打回修改意见的“审稿人 2 号”一样，毫不留情地指出问题。虽然听起来有点残酷，但这种“提前挨骂”能帮你避免真正提交时被打回来。三、把乱七八糟的笔记变成正式文档提示词： “把下面这些材料整理成一份结构化的研究简报。包括：核心观点、证据、假设、反驳论点，以及未解决的问题。标出任何薄弱或缺失的部分。” 怎么用：你有没有过这种情况：手里一堆零散的笔记、链接、半成品想法，但不知道怎么组织成一篇像样的文章。这时候，直接把所有内容粘贴给 Claude，用这个提示词。它会帮你梳理出清晰的结构，甚至告诉你哪些地方证据不够，需要补充。四、倒推逻辑检验法提示词： “先解释这个结论，然后一步步往回推到最初的假设。” 怎么用：这是检验你是否真正理解一个观点的好方法。如果你能从结论倒推回假设，说明逻辑是通的。如果推不回去，说明中间某个环节有问题。比如，你说“我们应该增加广告投放”，那就倒推：为什么要增加？因为转化率低。为什么转化率低？因为流量质量差。为什么流量质量差？这样一步步往回推，你会发现真正的问题可能根本不在广告上。五、像科学家一样做对比提示词： “对比这两种方法，从以下几个维度：理论基础、失败模式、可扩展性，以及现实约束条件。” 怎么用：很多人做对比只是列功能清单，但真正有价值的对比要深入到原理层面。比如，你在选择两种营销策略，不要只比价格和效果，还要问：这两种策略的理论依据是什么？在什么情况下会失败？能不能规模化？有哪些现实限制？用这个提示词，Claude 会帮你做出专业级别的对比分析。六、找出致命弱点提示词： “描述这个方法在哪些场景下会彻底失败。不要说边缘情况，说那些真实可能发生的失败模式。” 怎么用：大多数人只想着自己的方案有多好，但很少有人会主动去想“这个方案在什么情况下会彻底崩盘”。这个提示词会逼着你和 Claude 一起思考最坏的情况。比如，你做了一个依赖某个供应商的商业计划，那就要想：如果这个供应商突然倒闭怎么办？如果他们涨价 10 倍怎么办？提前想到这些，你才能做好备案。七、改变信念的关键问题提示词： “分析完所有这些内容后，什么东西应该改变我现在的看法？” 怎么用：这是真正的研究者思维。不是为了证明自己对，而是为了找到真相。当你研究完一个问题后，问问 Claude：有什么证据能推翻我现在的观点？这会让你保持开放的心态，避免陷入确认偏误。八、压缩成一个心智模型提示词： “把这整个话题压缩成一个我能记住的心智模型。” 怎么用：如果你学了一堆知识，但没法用一句话概括出来，说明你还没真正掌握。这个提示词会强迫 Claude 把复杂的内容提炼成最核心的框架。比如，学习了一整本营销书，最后能不能总结成“找到痛点，提供解决方案，建立信任”这样的简单模型？能压缩，才算真正拥有。九、跨领域类比法提示词： “用一个完全不同领域的类比来解释这个概念。” 怎么用：最好的理解往往来自跨界类比。比如，解释“复利”这个概念，可以用“滚雪球”来类比，用“健身”来类比，用“人脉积累”来类比。这个提示词会让 Claude 从不同角度重新解释一个概念，帮你获得更深的洞察。十、偷师学艺法提示词： “忽略内容本身，分析这篇文章的结构、流程和论证模式。为什么它写得这么好？” 怎么用：看到一篇特别好的文章或论文，不要只看它说了什么，要看它是怎么说的。把文章丢给 Claude，用这个提示词，它会帮你拆解出底层的写作框架。然后你就可以把这个框架套用到自己的写作上。十一、压力测试假设提示词： “列出这个论证依赖的所有假设。然后告诉我哪些假设最脆弱，为什么。” 怎么用：每个论证背后都有一堆隐藏的假设。比如，你说“我们应该开发这个新产品”，背后的假设可能是：市场需求存在、竞争对手不会跟进、技术可行、成本可控，等等。这个提示词会帮你把所有假设都挖出来，然后告诉你哪些最容易出问题。这样你就知道该重点关注什么。十二、再来一次科学对比提示词： “对比这两种方法，从以下几个维度：理论基础、失败模式、可扩展性，以及现实约束条件。” 怎么用：这个提示词在原帖里出现了两次，说明它真的很重要。无论是选技术方案、营销策略，还是做人生决策，都可以用这个框架来对比。记住，真正的对比不是列清单，而是深入到原理和风险层面。十三、最后的压力测试提示词： “列出这个论证依赖的所有假设。然后告诉我哪些假设最脆弱，为什么。” 怎么用：这个提示词来自研究社区，专门用来检验论证的稳固性。把你的核心论点丢给 Claude，让它帮你找出最薄弱的环节。这就像给房子做地基检测，看看哪里最容易塌。写在最后其实，AI 不会替代你思考，但它可以成为你思考的放大器。这些提示词就像是给 Claude 装上了专业的“镜头”，让它能从不同角度帮你审视问题。你不需要成为技术专家，也不需要懂编程。只要把这些提示词复制粘贴，然后把你的内容丢进去，就能立刻看到效果。最重要的是，这些提示词背后的思维方式，找矛盾、挑毛病、倒推逻辑、压力测试，这些才是真正值得学习的东西。学会了这些思维方式，即使没有 AI，你也能成为更好的研究者和思考者。所以，别再让自己像个人肉复印机一样熬夜了。试试这些提示词，让 Claude 帮你干那些重复的苦力活，把时间留给真正需要创造力的地方。毕竟，工具是死的，但会用工具的人，才是真正的高手。 #科技先锋官##HOW I AI#

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17. 这位网友的问题很典型：> 宝玉老师，以现在大模型的能力还需要prompt吗，我现在都直接描述问题就发出去了这个疑问其实特别普遍，甚至可以说，它代表了绝大多数用户的心声。包括还有人说：> 今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是Prompt Kiddie(提示词小子)。 > 整天转帖一些提示词,其实是在自动充当大模型的燃料。是不是还需要 Prompt 这个问题的答案，其实藏在你的需求里。如果你的任务很简单，比如问个天气、查个单词，或者写个请假条，那确实不需要什么复杂的提示词。这就好比做一道 1 加 1 等于 2 的数学题，直接心算就完事了，非要列个方程式反而显得矫情。但是，一旦涉及到复杂任务，情况就完全不同了。你可以把专业的提示词想象成解难题时的“数学公式”。当面对一道复杂的应用题时，光靠心算是不够的。你需要公式来规范步骤，需要设定变量。提示词就是在这个环节起作用，它把一个模糊的需求，拆解成了一条清晰的思维链，手把手教 AI 怎么思考。举个最常见的例子：把一篇晦涩的学术论文改成科普文章（参考提示词：网页链接）。如果你直接把论文丢给 AI，跟它说“帮我改写成科普文”，它大概率会给你扔回一篇删减版的论文，依然充满了你不懂的术语。因为它不知道你的“科普”是给谁看的，也不知道你需要什么风格。但如果你运用了“公式”，告诉它：你的读者是只有高中物理水平的普通爱好者，请多用生活中的比喻（比如把量子纠缠比作心灵感应），并且在写之前先去检索一下相关的背景趣闻。这时候，AI 输出的就不是冷冰冰的文字，而是一篇有血有肉、生动有趣的科普文章。这就是提示词的魔力——它填补了“指令”和“意图”之间的鸿沟。再进一步，提示词还能充当“工作流经理”的角色。比如你想做个 PPT。普通玩法是让 AI 帮你列个大纲，然后你自己根据大纲一页页去制作幻灯片。但高阶的玩法是，用一段精心设计的提示词（参考提示词：网页链接），让 AI 不仅生成大纲，还能根据每一页的内容，自动写出对应的 AI 绘画指令。它把“写大纲”和“想配图”这两个步骤串联起来了。这时候的 AI，就不再是一个简单的聊天机器人，而是一个自动化的生产线。还有大家最关心的 AI 画图提示词。为什么大神生成的图片光影绝美、细节拉满，而你生成的总是差点意思？因为在非专业人士眼里，只有“好看”这一个形容词；而在提示词里，包含了光线类型、渲染引擎、构图视角等各种专业参数。这些参数，就是大神手中的“秘密配方”。你想复刻那张图，光靠猜是猜不出来的，必须拿到那个具体的参数。即使你可以通过多模态模型来逆向，有时候就是差一点意思，毕竟专业的提示词，是经过无数次试验和优化才打磨出来的。所以，回到最初的问题。我们还需要 Prompt 吗？如果你只是把 AI 当作一个陪聊的网友，或者一个随身的百科全书，那你确实不需要。但如果你想把 AI 变成一个稳定输出的生产力工具，提示词就是必修课。因为聊天是一次性的，说完就散；而专业提示词就像是“程序”和“软件”。当你写好了一个完美的翻译提示词，或者一个生成信息图的提示词，它就不再是一句话了，它变成了一个只要你输入原料，就能稳定产出高质量产品的“工具”。我自己则一直是在尝试借助提示词来帮我提升效率：比如我要提取 YouTube 字幕，还要去对发言人名字进行标注，我就写了提取 YouTube 字幕的提示词网页链接，不仅有文稿，还能自动对上发言人，还能分章节。比如我要给文章配图网页链接，所以我写了一个生成信息图的提示词，文章贴进去，它就能帮我生成一张好看专业的信息图。比如我要要校对文稿，我不会肉眼去校对，而是写一个校对的提示词，让 AI 帮我找错别字、语法错误，提供修改建议。借助这些提示词，就能让我事半功倍。这才是提示词的真正价值：它让你从一个向 AI 提问的“用户”，变成了指挥 AI 干活的“工程师”。下次当你在干一些枯燥的任务的时候，不妨想一想：我每天在做的这些事情，如果写一个专业的提示词，是不是能让我事半功倍？

18. 这个厉害了！Berryxia.AI 整理的：完整提示词工程指南:框架、技术与模板手册↓——包含从入门到高级的完整提示词方法论——57+ 主流框架、10 大模板、9 大体系结构，一次性搞懂 Prompt Engineering。🎯 核心内容总览📘 框架体系地图（6层）1️⃣ 基础框架（COSTAR、STAR、AIDA...）2️⃣ 分析研究（TRACE、RACE、SMART...）3️⃣ 创意创新（SPARK、SCAMPER、Six Hats...）4️⃣ 问题解决（HMW、COAST、RICE...）5️⃣ 沟通表达（TAG、APE、ORID...）6️⃣ 高级推理（CoT、ToT、Meta Prompting...）🧩 关键提示词结构（5要素）角色（Role）｜上下文（Context）｜指令（Directive）｜格式（Format）｜约束（Constraints）💡 快速选框架指南：任务类型推荐框架 ①营销文案 AIDA / COSTAR ②数据分析 TRACE / RACE ③创意脑暴 SCAMPER / SPARK ④复杂推理 CoT / ToT ⑤项目规划 COAST / GOPA ⑥学术写作 PEE / TRACE 访问：drive.google.com/file/d/1re3Ca-7SjSqupXjQpsS-YSjC9-xpoIXU/view#ai创造营##人工智能#

19. 大语言模型（LLM）提示词设计不只是“提问”，而是一门系统工程，是与模型高效交互的关键技能。掌握以下7大类提示技巧，才能真正释放AI潜能：1. 核心提示 - Zero-shot：无示例，直接给任务。 - One-shot：给一个示例。 - Few-shot：给多个示例，教模型识别模式。2. 推理增强 - Chain-of-Thought（思路链）：引导模型一步步推理。 - Self-Consistency（自洽采样）：多条推理路径，选最佳答案。 - Tree-of-Thought（思维树）：多条推理路径并行探索（进阶）。 - ReAct：结合推理和行动（如调用API）。3. 指令与角色设定 - 明确指令：“帮我总结这段内容”。 - 角色扮演：“你是法律助理”。 - 混合型：指令+示例，兼顾清晰和示范。4. 提示组合技巧 - 链式提示：用一个提示的输出作为下一个输入。 - 动态提示：实时注入变量和上下文。 - 元提示：让模型自我优化或验证回答。5. 多模态提示 - 图文结合，给出视觉+文本信息。 - 音视频+文本（依赖模型能力，如GPT-4o、Gemini 1.5）。6. 行业专用提示 - 编程提示：针对特定语言或工具。 - 医疗、法律提示：高精度、格式严格。7. 提示评估与调试（辅助工具） - 去除测试：删减元素看影响。 - 注入测试：验证提示在实际应用中的鲁棒性。需要明确的是，检索增强生成（RAG）和代理工具系统（如LangGraph、AutoGPT）不是提示技巧，它们是架构或框架，提示只是其中一环。提示设计已不仅是“技巧”，而是整体系统设计。理解输入输出工程，掌握推理链条和领域约束，才能让AI输出更可靠、更智能。真正的秘诀不在“神奇语句”，而在于结构化、系统化地设计提示。原文：x.com/techNmak/status/1995726428177137924

20. Claude发了篇官方的提示词工程最佳实践。这里翻译下其中的常见提示词问题排查和应避免的常见错误两部分内容：1️⃣即使是精心设计的提示词也可能产生意想不到的结果。以下是常见问题及其修复方法：❓问题：回应过于泛泛💡解决方案：增加具体性、示例或明确要求提供全面的输出。要求 AI “超越基础”。❓问题：回应偏离主题或未抓住要点💡解决方案：更明确地说明你的实际目标。提供你为什么提问的上下文。❓问题：回应格式不一致💡解决方案：添加示例（少示例）或使用预填充来控制回应的开始。❓问题：任务太复杂，结果不可靠💡解决方案：分解为多个提示（提示链）。每个提示都应做好一件事。❓问题：AI 包含了不必要的前言💡 解决方案：使用预填充或明确要求：“跳过前言，直奔答案。”❓问题：AI 编造信息💡 解决方案：明确允许其在不确定时说“我不知道”。❓问题：当你想要实现时，AI 却提出了建议💡 解决方案：明确行动：“更改此函数”，而不是“你能建议更改吗？”专业提示：从简单开始，仅在需要时才增加复杂性。测试每次添加，看它是否真正改善了结果。2️⃣应避免的常见错误从这些常见的陷阱中吸取教训，以节省时间并改进你的提示词：🌟不要过度设计：更长、更复杂的提示并不总是更好。🌟不要忽视基础：如果你的核心提示不清楚或模糊，高级技术也无济于事。🌟不要假设 AI 会读心术：具体说明你想要什么。模棱两可会给 AI 留下误解的空间。🌟不要一次使用所有技术：选择能解决你特定挑战的技术。🌟不要忘记迭代：第一个提示很少能完美。测试和改进。🌟不要依赖过时的技术：对于现代模型，XML 标签和生硬的角色提示已不那么必要。从明确、清晰的指令开始。#微博兴趣创作计划#

21. Notion + Ai化快捷指令，记账太方便啦！完整配置教程

22. 回复@业务员小韩:“猴子得到机关枪”😅//@业务员小韩:提示词背后是大模型与开发工具的原理、能力的理解与应用，用于写代码的话，也是对软件工程的掌握与应用。照搬一堆提示词（还有hook和skill），不知其所以然，和猴子得到机关枪没有本质区别。

23. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

24. 如何写出专家级提示词，充分发挥 GPT-5 的潜力：1、上下文层 - 正确喂养这台机器大多数人写提示词就像写搜索关键词……这样不对GPT-5 需要在开头就给足背景信息（角色、限制条件、成功标准）关键信息要放在前 100 个词内（注意力在早期最集中）用 XML 标签来组织结构，比如 <role> <task> <examples>模型处理结构化数据的效果比处理大段文字好 3 倍2、推理链 - 让它把思考过程说出来别急着要最终答案要求它一步步拆解："系统地想清楚整个过程"用这样的句式："先分析……然后考虑……最后给出建议"GPT-5 的思维链能力比 GPT-4 强得多推理链能让幻觉问题减少 60% 以上3、示例框架 - 做给它看，别光说零样本提示词是碰运气……少样本提示词才是工程化在提示词里提供 2-3 个输入/输出示例，按你想要的格式用这种结构："好的例子是这样：[示例] 不好的例子是这样：[反例]"GPT-5 从例子中学习的效果比从指令中学习好得多4、约束系统 - 边界创造品质模糊的提示词 = 平庸的输出（永远如此）明确你不想要什么："避免泛泛而谈、公司术语、大话空话"设定输出限制："最多 150 字"或"恰好 5 个要点"明确指定语气："写得像个导师，别像教科书"5、角色工程 - 打造专家人设"你是专家"这种说法太懒……要更精准这样用："你是一位资深数据科学家，向非技术背景的创始人解释复杂的机器学习概念"组合多个专业领域，获得独特视角具体的角色会激活特定的训练数据集群6、验证层 - 捕捉幻觉永远要求它提供来源或推理："引用你的推理"或"解释你的信心水平"让它给出替代观点来测试准确性加上这个："你做了什么假设？哪些地方可能错了？"GPT-5 可以自我批判，只要你在提示词里要求它这么做#提示词工程##提示词##AI创造营##微博兴趣创作计划#

25. 提示工程远不止“问AI一个问题”，它是与大型语言模型（LLM）合作时一项关键且系统化的设计技能。了解并掌握以下七大类提示技巧，将极大提升你的AI交互效率和效果：1. 核心提示方式： - 零样本（Zero-shot）：无示例，直接任务。 - 一样本（One-shot）：提供一个示例辅助理解。 - 少样本（Few-shot）：用少量示例教模型识别模式。2. 推理增强技巧： - 思路链（Chain-of-Thought）：引导模型逐步推理。 - 自洽采样（Self-Consistency）：多次推理取最佳答案。 - 思路树（Tree-of-Thought）：探索多条推理路径（进阶）。 - ReAct：结合推理与行动（如调用API）。3. 指令与角色提示： - 指令提示：清晰下达任务（“总结这段内容”）。 - 角色提示：定义身份和行为（“你是法律助理”）。 - 混合提示：结合指令和示例，提升准确度。4. 提示组合技巧： - 链式提示：前一提示输出作为下一提示输入。 - 动态提示：实时注入变量或上下文。 - 元提示：让模型自我改进或验证答案。5. 多模态提示： - 图文结合：同时提供视觉与文本信息。 - 音视频+文本：利用转录或感知输入（需支持的模型）。6. 领域专属提示： - 代码提示：针对编程语言或工具设计。 - 医疗/法律提示：要求高精准和严格格式。7. 提示评估与调试： - 提示消融：去除部分元素测试效果贡献。 - 注入测试：评估提示在应用中的鲁棒性。注意，某些相关技术如RAG架构、代理和工具系统，并非提示技术本身，而是包含提示的更大系统。提示工程已经升级为系统设计。掌握它，不只是会用AI，更是懂得与AI“对话”的新语言。正如有人所说，提示工程是当下最值钱的技能，精通它，你便拥有了打开未来智能世界的钥匙。原文：x.com/techNmak/status/1988095890402480225

26. 发现一个AI的新用法，再也不用担心不会写提示词了！

27. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

28. 【即梦4.0 提示词超字数解决方案🔥】1️⃣ 先把提示词翻译成英文 —— 英文比中文更短，同样信息量能省下不少字数。2️⃣ 用 Nano Banana 生成初版图 —— 它能很好地理解结构化提示词。3️⃣ 再用即梦4.0 转换为中文风格。#微博兴趣创作计划##ai创造营##ai生活指南#

29. AI提示词技巧！一文学会高效地对AI进行提问

30. 用了这5大技巧后，原来AI人物还可以这么真？

31. 发现一个非常适合 AI 新手入门的提示词网站，忍不住想推荐一下。它最大的特点是：提示词分得非常清楚。不是那种一股脑丢一堆 Prompt 给你，而是按使用场景拆好。比如在「写作」这个大类下面，还会继续细分成：文章续写、写作建议、写作素材搜集等等。你一看就知道自己现在该用哪一类，而不是盯着 Prompt 发愣。对新手来说，这点特别重要。因为很多人不是不会用 AI，而是不知道“该怎么问”。这个网站刚好就解决了这个问题：你一边用，一边就能慢慢看懂，原来一个好提示词，是怎么被拆解出来的。地址：www.aishort.top不一定要照抄里面的提示词，但非常适合用来学习别人是怎么构建 Prompt 的。如果你是刚开始接触 AI，或者一直觉得“我用 AI 怎么没别人好用”，那这个网站基本算是一个不错的起点。#AI创造营##科技先锋官#

32. 实测夸克「千问划词快捷指令」，这7个邪修Prompt，建议收藏

33. 优点：1. 有 CoT 收集上下文；2. 有清晰的角色设定； 3. 有❌ vs ✅ 的对比式教学。可以优化的地方：1. 清晰的读者画像，是专业人士还是爱好者还是小白；2. 补充读者不了解的背景知识和事实核查；3. 输出的格式、长度；4. 改写的尺度：是润色、结构化改写？如果是结构化改写，应该有哪几种结构参考？可以根据文章类型提供几种不同结构选择会更好。最后，可以让 AI 给建议，例如可以这样问AI： <draft-prompt>[你的原始提示词]</draft-prompt> 这是一套{将学术文章变成科普文章}的提示词，我希望它能{通俗易懂引人入胜，让读者读后有收获感}。帮我从提示词工程的角度点评一下上面的提示词，哪些地方做得好，哪些地方不足，如何改进

34. 29个DeepSeek的开学必备提示词，老师们抓紧用起来

35. 99% 的人都不知道！降低 AI 味的 12 个实用指令，让文案像真人手写

36. 【DeepSeek】30个高端指令——润色、降重、降AI全搞定！

37. AI还能自己反思优化！Agnes AI的设计比我的方案还绝？

38. Qoder 上线提示词增强功能，将开发者从“提示词”的负担中解放出来

39. 分享个Github 132k星的开源提示词项目

40. 超级实用的AI提示词技巧：让AI成为你的得力助手

41. Seedance 2.0：说中国话的最强AI视频模型！

42. 《扣子开发 AI Agent 智能体应用》017-提示词编写和优化（驱动智能体的核心指令）

43. 回复@无穷的开始:这个问题确实存在，可以基于当前提示词让 AI 按照你期望的风格优化，比如： <draft> {当前提示词完整内容} </draft> 请对上面的提示词进行优化，让写作风格通俗易懂、逻辑清晰、实在有料、具体而简洁，更适合普通的科普写作风格//@无穷的开始:提示词的文风会直接影响它的文风。用李继刚的提示词，回答的也都是他的风格。刚开始还新鲜，现在看到会吐

44. 《腾讯元宝从入门到精通》002-提示词设计与优化

45. 整理个置顶贴，把一些我的常用提示词放在这里 1. 生成卡通信息图的提示词：http://t.cn/AXL0FDlJ 2. 生成 Slides 的提示词和工作流：http://t.cn/AX4hi8E2 3. 提取 YouTube 视频字幕为带发言人和时间戳格式化文本的提示词 http://t.cn/AXz2eQWu 4. 翻译提示词 http://t.cn/AXwbCsgR 5. 提取讨论帖中的精华内容 http://t.cn/AX2i6u8A 6. 用来帮助推荐文章的提示词 http://t.cn/AX2Vm3JW 7. 根据 YouTube 视频生成 Blog 文章的提示词 http://t.cn/AX4hSCWY 8. 把学术论文变成科普文章的提示词 http://t.cn/AX4hCV2l 9. 把文章变成黑板报的提示词 http://t.cn/AX4hFyzm （持续更新中）

46. 一个视频速通Nano Banana，解锁10种邪修玩法

47. 回复@故乡的云_9896552578:没错，代码你只要逻辑清晰，输出就很稳定，提示词不光要逻辑，还要自然语言描述精准！另外有时候可以试试伪代码当提示词//@故乡的云_9896552578:有些时候觉得编合适的提示词比写代码还累程序至少还有个固定语法，每个模型甚至每个版本可能都得进行不同的调整才能稳定输出……

48. 【苹果创新“清单法”：用 AI 大模型当“老师”，教小模型更精准执行复杂指令】科技媒体 9to5Mac 昨日（8 月 25 日）发布博文，报道称苹果研究人员在最新论文中提出“基于清单反馈的强化学习”（RLCF）方法，用任务清单替代传统人类点赞 / 点踩评分，显著提升大语言模型（LLMs）执行复杂指令能力。IT之家注：RLCF 的全称为 Reinforcement Learning from Checklist Feedback，不同于传统的“人类反馈强化学习”（RLHF）依赖人工点赞 / 点踩，RLCF 为每条用户指令生成具体的检查清单，并按 0-100 分逐项评分，用以指导模型优化。苹果研究者也坦言该方法存在局限。首先，它依赖更强模型作为评判者，这在资源受限场景下未必可行。其次，RLCF 专注于提升复杂指令执行能力，并非设计用于安全对齐，因此不能替代安全性评估与调优。对于其他任务类型，该方法的适用性仍需进一步验证。苹果创新“清单法”：用 AI 大模型当“老师”，教小模型更精准执行复杂指令

49. 构建可靠AI Agent：从提示词、工作流到知识库的实战指南

50. 高效创建AI写作提示词

51. 如何用提示词，构建属于你的AI写作体系

52. 如何用提示词，打造属于你的AI写作系统

53. 看完这篇，你彻底掌握AI提示词写作（从入门到精通）

54. AI新手必知

55. AI写作没灵魂？3个提示词，彻底改掉AI味

56. 人人都能学会的提示词｜第 2 篇

57. AI写作为何要分步骤写提示词？

58. 如何用Deepseek，高效制定AI写作的学习计划（附通用提示词）

59. LangChain入门详解（第六章）

60. 2025年提示词工程完全指南

61. 2025年提示词工程完全指南

62. 提示词工程（Prompt Engineering）是什么？看这一篇就够了！

63. 提示词工程

64. 人工智能的沟通技术及艺术，AI“提示词工程”

65. Prompt 提示词工程深度系统学习报告

66. 提示词工程

67. 【保姆级教程】2026学会prompt提示词工程，从原理到实战一站式速通，全程干货！

68. AI 智能体时代，提示词怎么写？一份高级提示词工程实战指南

69. 别再瞎问了！这套AI提示词模板，让你的效率提升10倍

70. 8个提示词模板+3个技巧，用AI助力教师教材编写！

71. 5个顶尖提示工程结构，AI输出直接起飞

72. 写总结必备

73. 分享10个我收集的提示词心法

74. Shape of Al · AI UX 设计范式｜提示词模版

75. 10个AI最常用提示词模板，直接复制就能用

76. AI提示词指令提示词合集(含教程）

77. AI高效工作法

78. 两个万能通用的AI指令技巧，好用到爆！这才是开启AI的最佳姿势！

79. AI提示词精准指令

80. 干货

81. 让AI帮你写提示词的9个常用的提示框架

82. 提示词框架5要素，让大模型“所想即所得”

83. 睡前小教学

84. 《LLM 提示词工程框架体系总览》正式发布！

85. 精通 GitHub Copilot 系列 (十)

86. 掌握提示词的五大核心原则 —— C.L.E.A.R. 框架

87. 99秒AI逆袭指南

88. 提示词工程随想

89. AI 提示词不会写发愁？一篇文章帮你解决（有模版直接拿）

90. AI提示词框架实用指南✨

91. 理解ChatGPT与提示词工程的问题清单与回答——10、实验与精通提示词工程

92. ChatGPT 官方提示词你必须知道的６大技巧

93. 提示词也有“经典款”

94. AI提示词

95. 国外大佬找到了让ChatGPT去掉AI味的办法

96. Prompt提示词优化

97. 人工智能提示语赋能语文教育

98. 🔥4个超实用的AI提示词技巧，效率翻倍

99. 告别废片！Nano banana AI生图最强6字公式，设计师及个人创业者必备

100. 挖到AI提示词宝藏

101. AI提示词书写技巧｜拒绝抽卡！精准出图

102. 全新免费工具

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111. AI写作提示词咋写？这几招写出来不翻车

112. 提示词工程避坑指南

113. 别再当AI"文盲"！提示词设计秘诀，让AI听话又高效

114. 干货！避开 10 个误区，你的 “黄金提示词” 立马落地（建议永久存）

115. 文心一言高级指令手册

116. 你的提示词正在“杀死”AI的智商？专家揭示最常见的6个致命误区

117. AI写作提示词

118. 为什么你的提示词总“不听话”？

119. 学会这 7 类提示词，让 DeepSeek 效率翻倍

120. Trae SOLO模式高效提示词技巧

121. 新手最常见的5种提示词误区（附解决思路）

122. Trae SOLO模式高效提示词技巧

123. 告别无效提问！三大核心场景提示词优化指南，让你的AI助手秒变“最强大脑”

124. 告别无效提问

125. 2026年AI提示词黑话大全——让AI跪着给你打工

126. Prompt提示词技巧汇总

127. 为什么你的提示词输出质量总不高？11个工程师都在用的最佳实践

128. 老程序员的注释术，秒杀AI提示词

129. 提示词工程最佳实践

130. 零基础也能学懂提示词？OpenCSG公益课给出清晰学习路径

131. 都在用AI，咋就你用不明白？提示工程核心技巧揭秘！超强干货来了！

132. 想让AI高质量输出，需跳出提示词，像管理任务一样迭代提示词

133. 掌握指令艺术

134. 提高AI指令准确度的五大黄金法则

135. 告别AI鬼打墙！「迭代优化模板」精准修正输出

136. AI大模型提示词优化技巧

137. #gemini

138. 高质量大模型提示词，十佳实践，拿走不谢！

139. 第一节大语言模型原理与书生大模型提示词工程实践

140. 提示工程

141. 从“猜模型”到“控模型”

142. AI写作提示词手册—— 让你的写作效率翻倍的秘密武器

143. AI提示词工程优化指南：8个技巧，释放大语言模型的全部潜力

144. 不会写提示词？专业AI提示词写作全攻略

145. 大模型就是一滩烂泥，如何才能扶上墙？

146. 谷歌发布提示词设计指南：揭秘四大核心要素，科研写作效率与质量再度提升（附实操演示+AI提示词）

147. 提示词工程概述

148. 提示词工程(Prompt Engineering)使用指南

149. 理解 ChatGPT 与提示词工程的问题清单与回答——4、与 ChatGPT 的互动学习

150. AI#31 ai指令大全及使用方法，一些常见的AI指令及使用方法

151. 全网突破600万浏览6万次转发的超级AI提示词！手把手教你成为ChatGPT prompt高手！

152. 别再问AI“怎么办”了！这几个提示词模板，让它直接给你靠谱创意

153. 核心技能：如何撰写驱动AI批量生成的高效“提示词”？

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155. 【学习攻略】deepseek超好用的80个神级指令

156. 提示词工程入门指南

157. 提示词工程必备：两套经过验证的高质量结构化模板

158. 6年Prompt工程精华浓缩：53分钟掌握高效AI提示术

159. AI 调教通关指南！指令优化秘诀让效率暴涨 10 倍

160. AI写作咋写得好？8个提示词亲测超好用

161. 理解 ChatGPT 与提示词工程的问题清单与回答——7、创造性与实际应用

162. 火爆网络：你最希望大家都知道的一个 ChatGPT 神级提示词是什么？

163. 6 个高频场景下的提示词模板

164. 停止无效提问！学会这3个提示词，你的AI使用效率至少提升10倍。

165. [Ai创作]最新AI指令合集，一份高质量Ai指令，解决你的内容创作，涵盖小红书爆款、公文写作、口播脚本、做PPT、写报告、搞学习全场景

166. 如何让AI帮我优化指令，高效辅助写文章

167. Prompt Engineering (提示词工程)学习和记录

168. 大语言模型提示词工程学习总结

169. 5 步万能 Prompt 构建法，让AI回复准确率大大提高

170. 通义千问使用全攻略：3分钟掌握高效提问技巧，工作效率提升200%

171. 3个提示词，让AI写作告别机械感

172. 写好提示词，就是做管理：一场与AI的协作如何倒逼你成为更好的领导者

173. AI写作提示词？别学那么多，先搞懂这5个就够了

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176. 【保姆级教程】2025提示词工程prompt，从入门到实战，全程干货讲解，就怕你不学！——LLM/大模型入门/大模型学习路线

177. 提示词工程（Prompt Engineering）分类

178. 文心一言润色指令超全合集

179. 保姆级教程：我把通义千问调教成了“金牌外贸业务员”

180. 别再用“不要”写提示词了！

181. 做好 Agent 上下文，先做好提示词设计

182. 第三节课-提示词该如何写才能通过AI制作电视剧中的易容视频

183. 数据驱动的迭代：如何通过复盘优化内容策略与AI指令

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185. 大模型应用开发系列教程：第五章从 Prompt 到 Prompt 模板与工程治理

186. 【全100集】2026一次性学懂LLM提示词工程！深入浅出，小白必看！草履虫都能听懂

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