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AI记不住你是谁？主流平台记忆机制大起底，本地文件化方案成隐私党最优解

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03-23 09:31

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能否使用RAG技术来解决大模型的长期记忆问题？

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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1. 能否使用RAG技术来解决大模型的长期记忆问题？

2. 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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7. #王者UI改造日志新版本体验服已更新！小王带着UI优化内容来交作业啦！本次我们加强了草丛信号图标！对操作设置、表情包互动体验进行了优化。此外，选将阶段个性化定制资源界面重构，视频有详细演示，欢迎大家前来反馈！改完你的，改你的，小王将持续努力为大家带来更好的游戏体验~ #王者新赛季优化内容爆料 #王者荣耀

8. 提示词工程、上下文工程都过时了，现在是 Harness Engineering 的时代

9. 【别再用AI盲盒了：10个概念决定你的效率边界】如果你每天都在用AI，却从未思考过它如何工作，那你很可能只是在用一个昂贵的打字机。+ Token：模型眼中的计量单位当你向ChatGPT输入一段话，它读取的不是文字，而是token。大约每3-4个字符构成一个token，“Unbelievable”是4个token，“AI”是1个。这不是技术细节，而是真实的工作边界。每个模型都有token上限，超出后，它会开始遗忘对话前半部分的内容。很多人把50页文档塞进提示词，然后抱怨输出质量差，问题就出在这里。模型根本没“读完”你的文档，它在半路就用完了预算，剩下的都是猜测。更短、更密集的上下文，永远能换来更好的输出。+ 上下文窗口：模型的白板有边界上下文窗口是模型的工作记忆，你的提示词、对话历史、附加文档，全部都要挤进这个窗口。把它想象成一块白板，满了就得擦掉旧内容腾空间。大多数人把上下文窗口当作无限存储，这是幻觉。模型不会记得上周的对话，也不会记得3小时前另一个会话里你说了什么。每次会话都是从零开始，如果你想让它“记住”什么，必须手动放回去。+ 温度值：创造力的刻度盘温度控制着模型的“创造性”。低温度（0.1）意味着精准、可预测、近乎机械；高温度（0.9）则创意十足、充满惊喜、偶尔失控。写代码或提取数据？把温度调低，你要的是准确而非创意。头脑风暴或写营销文案？提高温度，让模型冒点险。一个参数，输出质量天差地别。+ 嵌入：AI如何理解意义嵌入是AI理解含义而非文字的方式。每个词、句子或文档都会被转换成一串数字（向量），相似的含义会得到相似的数字。这就是为什么搜索“汽车”能返回“车辆”或“交通工具”的结果。这是RAG系统、语义搜索和推荐引擎背后的引擎。当你的AI在回答前“检索”相关文档时，它其实在比较嵌入向量，寻找意义上最接近的内容。如果你在构建任何处理数据的AI产品，必须理解这一点。+ RAG：不是让模型更聪明，而是让它见多识广RAG（检索增强生成）等于在模型回答前，给它注入新鲜、相关的信息。它不依赖训练数据（那些有截止日期的知识），而是实时提取数据并注入提示词。这就是AI能回答你公司特定文档问题的原因。但人们常误解的是：RAG不会让模型变聪明，只会让它变得见多识广。糟糕的检索等于糟糕的答案。即便是最强的模型，如果你喂给它错误的上下文，它也会胡编乱造。RAG系统的质量几乎完全取决于检索质量，而非模型本身。+ 微调：最后的手段，不是第一步微调是拿一个预训练模型，用你自己的数据继续训练它。就像雇一个全科医生，然后送他去读6个月的外科专科。同样的基础智力，现在专攻你的特定场景。但所有人都搞错了：微调不是第一步，而是最后手段。在微调之前，先试试更好的提示词、试试RAG、试试少样本示例。微调昂贵、缓慢，还会把你锁定在某个模型版本上。只有在其他方法都失败后才考虑它。+ 幻觉：模式完成的副作用幻觉是AI自信地陈述完全错误的事实。它不是在撒谎，它甚至不知道自己错了。它只是基于训练数据完成模式，有时模式会指向一个听起来对但实际错误的方向。可怕的是：陈述越自信，人们越相信。解决方案不是“用更聪明的模型”，而是给模型一个可依据的来源。使用RAG，要求它引用出处，告诉它“不知道就说不知道”。当你限制模型的活动范围，幻觉会大幅减少。+ 代理（Agent）：不是聊天机器人，而是分布式系统AI代理不只是聊天机器人。它是一个能采取行动的模型，搜索网页、编写运行代码、发送邮件、调用API，循环往复直到任务完成。模型根据刚发生的事情决定下一步做什么。你见过的大多数演示版“代理”都是假的。真正的代理需要记忆、错误处理、工具使用、回退逻辑和安全防护。大多数创业公司发布的，不过是调用3个API端点就自称“自主”的提示词。真正的代理是分布式系统，要用那样的思维构建它们。+ 系统提示词：看不见的规则层系统提示词是每次对话上方的隐形指令层。你看不见它，模型看得见。在这里定义角色、规则、语气、约束和任务，这是通用聊天机器人和专业工具的分水岭。大多数人纠结用户消息，却忽略系统提示词，这是本末倒置。弱的系统提示词意味着模型每次都要猜你的意图；强的系统提示词意味着模型在你开口前就知道自己是谁、在做什么、如何行事。+ 上下文工程：新技能正在取代提示词工程提示词工程关乎你问什么，上下文工程关乎模型看到的一切：包含什么、排除什么、顺序如何、格式怎样。今天最优秀的AI工程师不是在写巧妙的提示词，而是在做架构决策：什么信息进入上下文窗口，何时检索何时预加载，什么该总结什么该逐字保留，如何在长任务中构建记忆。掌控上下文，就是掌控AI。简评：你的效率边界，并不由OpenAI或Anthropic决定，而由你对这10个概念的掌握程度决定。入门级：懂得Token和上下文窗口，不乱喂数据。进阶级：善用RAG和System Prompt，解决幻觉问题。大师级：掌握上下文工程与代理（Agent）架构，将AI封装为可自动化的智能体。停止把AI当成盲盒，开始把它当成一套精密的工程系统来构建。x.com/alex_prompter/status/2024073869452358017

10. #IT技术# #微博兴趣创作计划# 六百万围观的“超级提示词”，我终于看懂了AI协作的真相——提示词工程的核心逻辑原来这么简单。伊妹耳的微博视频

11. Weaviate的免费电子书：《上下文工程（Context Engineering）》你是否也遇到过这样的问题？用强大的大语言模型（LLM）做应用时，模型能写能总结能推理，但面对你的专属数据却无能为力，甚至自信地“胡编乱造”。问题不在模型智能，而是它被“孤立”了——没有访问你的私有文档，没有实时信息，没有记忆。这正是“上下文工程”（Context Engineering）的核心挑战：设计系统，让模型在合适的时间获得正确的信息，连接外部知识库和工具，赋予它记忆，帮它在真实世界中可靠工作。这本电子书详细讲述了如何打造这样的系统：1. 智能代理（Agents）：它们不再盲目执行固定流程，而是动态判断、选择工具、调整策略，甚至修正错误，像个有头脑的“指挥官”。2. 上下文窗口的限制与管理：模型的工作记忆有限，不能简单扩容。要懂得剔除无关信息、压缩摘要、防止信息冲突和错误积累，才能保持“思路清晰”。3. 查询增强（Query Augmentation）：通过重写、扩展、拆解查询，提升检索准确度，让模型更懂你的问题。4. 文档切片（Chunking）策略：如何拆解文档成既精确又完整的小块，是检索表现好坏的关键。预切片和后切片各有利弊，复杂文档更需要层级和语义切片。5. 记忆管理：短期记忆为即时推理服务，长期记忆保存事实和经验。高效的记忆管理防止信息污染，支持多层次记忆结构，提升连贯性和智能度。6. 工具集成（Tools）：模型借助外部API和功能调用，才真正能够“动手”解决问题。精确的工具描述和合理的调用逻辑，是提升系统可靠性的秘诀。7. 编排挑战（Orchestration）：让代理知道何时用什么工具、如何构造参数、如何根据结果调整策略，形成“思考-行动-观察”的闭环。8. 未来趋势：Anthropic提出的“模型上下文协议”（Model Context Protocol，MCP）将实现AI应用与工具的标准化连接，告别碎片化集成，迈向模块化、组合式AI系统。总结来说，打造智能AI应用的关键不再是更大更复杂的模型，而是更精妙的上下文系统设计。上下文工程让我们从“给模型写提示词”升级为“构建模型的世界”。掌握代理、查询增强、检索、记忆和工具的协同，才能让AI真正“活”起来。🔗 weaviate.io/ebooks/the-context-engineering-guide这就是我们，构建未来AI的工程师，正在重新定义智能的边界。你准备好了吗？

12. 高效提示词（prompt）工程指南

13. 免费电子书《The Context Engineering Guide》Context Engineering（上下文工程）远非简单往提示词里堆数据，而是设计智能系统，在恰当时间、用合适格式，动态提供精准信息。关键不在于单纯扩大模型上下文窗口，而是如何高效利用有限的“活跃上下文”。真正的挑战是“编排”——让系统内部各模块（提示设计、检索增强、代理协作、记忆管理等）无缝协作，抵御人类和模型本身的错误。只有这样，AI系统才能突破模型固有限制，变得稳健且实用。这就是为什么Context Engineering将成为AI应用开发的核心复杂性。你需要让系统智能决定：- 什么信息放入活跃上下文- 何时总结压缩节省空间- 什么内容外部存储并按需调取- 如何精准路由查询到合适工具- 代理之间如何协同完成专业任务Victoria团队发布了完整电子书，详解如何构建这样的高效系统：从代理（Agents）、记忆系统（Memory Systems）、查询增强（Query Augmentation）、检索策略（Retrieval）到工具调用与提示循环（Tools & Prompting）。书中包含实战案例和架构图，直击从模型到生产级应用的瓶颈。业内反馈一致认为，单纯扩大上下文窗口是“懒办法”，真正难点在于设计类似人类记忆的动态、分层记忆系统。Context Engineering是连接理论与落地的桥梁，是AI技术走向成熟的必由之路。这不仅是技术细节，更是AI系统设计的艺术和哲学。掌握它，才能构建出既聪明又稳健的智能应用。电子书下载（含架构详解与实操指南）：weaviate.io/ebooks/the-context-engineering-guide——思考：信息的力量不在于量多，而在于何时何地以何种方式被激活。未来AI的竞争，不是单纯模型大小，而是对“上下文生命线”的精妙编排。设计智能系统，就是设计未来人与机器共舞的节奏。

14. 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？

15. Anthropic一夜震撼升级：Claude获得「永久记忆」！全球打工人变天

16. Clawdbot 如何记住一切 / 解析🦞的记忆系统

17. 电子书 The Context Engineering Guide网页链接weaviate出的电子书：光有一个强大的大型语言模型（LLM）是不够的。即使是最智能的模型也难免产生“幻觉”，缺乏现实世界的知识，甚至无法记住上一轮的对话。解决方案不在于编写更好的提示词，而在于构建一个更好的系统。本电子书将指引你掌握上下文工程（Context Engineering）：即在推理阶段，通过筛选、组织和管理输入给大模型的信息（即“上下文”Token），从而优化模型性能与行为的过程。你将学习到必要的架构模式，助你摆脱简单的演示（Demo）阶段，构建出可靠且可投入生产（Production-ready）的 AI 应用——使其能够基于现实世界的上下文进行思考，而不仅仅局限于原本的训练数据。《上下文工程指南》涵盖以下内容：如何架构智能体，使其充当系统的决策大脑。如何应用查询增强，将杂乱的用户请求转化为精准、可执行的意图。高效检索的原则，确保在正确的时机将模型连接到正确的外部信息。如何设计记忆架构，赋予系统历史感和学习能力。集成工具的策略，赋予应用“双手”，使其能够与实时数据和 API 进行交互。#科技先锋官#

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19. 美国大学毕业季最诚实的一次演讲天才教授安杰拉•达克沃思公开承认用AI写稿，但就是这份人机协作的演讲稿，解开了AI时代教育最大的两个困惑 #ai #教育 #AI学习

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23. OpenAI、Anthropic 和 Google 的工程师为什么从不为提示词发愁？秘诀在于“上下文栈”——真正的元技巧是“上下文工程”。过去，我们用提示词“黑客”式地与AI沟通，像用简单短语和关键词和陌生人对话。但现在的模型不只是理解指令，它们理解的是“环境”。你的工作不再是简单“提示”，而是设计它的上下文。什么是上下文？就是你在模型开始生成内容前搭建的数字环境，包括：- 它应该“扮演”的角色（身份）- 它的目标是什么- 它的沟通风格和语气- 它参考的例子、数据和过往作品这才是保证输出连贯、高质且符合品牌调性的关键。举个例子：旧式提示： “写一篇关于AI生产力工具的LinkedIn帖子。”上下文设计版： “你是一位技术创始人，写实用且能病毒传播的推文，语气自信且带点挑衅，基于真实案例。这里有你过去的三篇示例。现在，写一篇关于AI生产力工具的新推文。”区别就在于，你不是在“提示”，而是在“简报”。模型不再是工具，而是你团队的新成员。就像招新人一样，它需要了解你的品牌、目标和期待，而非随便发号施令。这就是“上下文工程”的力量。一个简单且实用的框架是4C：角色（Character）、命令（Command）、限制（Constraints）、上下文（Context）。一次设定，反复使用。有了正确的上下文，你的模型变成真正懂你声音、受众和意图的创意伙伴。没有它，你只是靠运气。停止“提示词黑客”，开始“上下文构建”。每次简报，都像培训新员工一样，问自己：“他们需要知道什么，才能像我一样思考？”这才是2025年AI合作的未来。掌握上下文工程，不只是问什么，更是给什么；不只是它写什么，更是它懂什么。创作者借此放大品味，创始人放大判断力，团队放大知识。你今天的上下文结构是什么样的？原文：x.com/hasantoxr/status/1995891151535259864

24. Seedance 2.0提示词技巧！零基础上手指南（附提示词）

25. 为AI智能体（Agent）增加「记忆」能力有哪些好用的工具和方案？

26. 【为什么你需要OpenClaw和Claude Code两个AI助手】快速阅读： Claude Code是顶尖的编程专家，OpenClaw是陪伴你生活的通用助手。前者专精于代码任务，后者能处理你能想到的一切事情，并且记得你的所有习惯。两者服务于完全不同的场景。你已经有了Claude Code，为什么还要折腾OpenClaw？答案很简单：Claude Code是为人类交互设计的工具，OpenClaw从一开始就是作为“永远在线的代理”被构建的。这不只是功能差异，而是设计哲学的根本分歧。OpenClaw随时待命，你可以从任何地方访问它。它集成在WhatsApp、Slack、iMessage这些普通人用的应用里。更关键的是，它的记忆系统不是为某个项目设计的，而是为你的整个生活设计的。经过3-4周的日常使用，这个代理会知道你的沟通风格、你的项目、你的怪癖。这种复合增长才是重点。有人说它“有灵魂”，听起来玄乎，实际上是持久身份和基于文件的记忆系统在起作用。每次会话都会加载这些记忆。通过心跳检测和后台运行的定时任务，它真的给人一种自主运行的感觉。你可以像跟人说话一样用语音跟它交流。有用户说：“它跟我说话的方式，感觉像是我自己的人格，而不是任何LLM或AI机器人。”另一个人形容得更直白：“Claude Code是精英专家同事，OpenClaw是知道你全部经历、凌晨两点还给你发语音的室友。”当然，这种“永远在线”也有代价。有人指出OpenClaw在token消耗上很快，这让每日编程工作变得昂贵。对于需要长时间专注于具体编程项目的人来说，Claude Code的token效率更高，对项目的理解也更深入。太多通用记忆可能导致代理混淆不同的事情。但支持者的观点很清晰：Claude Code局限于编程和营销任务，虽然在这方面无与伦比。OpenClaw能做所有这些，还能做你能想到的其他任何事。“一个是你用过的最好专家代理，另一个是第一个真正交付你想要的东西以及100倍更多可能的通用代理。”有个实践建议值得注意：用Claude Code构建项目，然后让它提供指令给OpenClaw去连接你构建的东西。还有人提出了一个基本问题：“为什么需要一个永远在线的代理？为什么要在你的生活依赖的工作流程中引入概率性的可能性？”这个问题很实在。但答案可能是：当你在自由职业和生活之间忙碌时，能在做早餐时用语音消息跟它交流，这种“随时可达”本身就是价值。两个工具服务于不同的需求层次。Claude Code让你的编程工作更高效，OpenClaw让你的整个数字生活更流畅。它们不是竞争关系。选择的关键在于：你是需要一个深度专注于项目的助手，还是需要一个了解你整个生活、能处理各种杂事的伙伴？或者像很多人一样，你两个都需要。x.com/EXM7777/status/2024930564319609305

27. 告别KV Cache枷锁，将长上下文压入权重，持续学习大模型有希望了？

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30. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

31. 2026 年 “Harness Engineering” 这个词要火。“Harness” 这个词，字面意思是“马具”，就是套在马身上、让人能控制马匹方向和力量的那套装备。用在 AI 编程的语境里，它的比喻再贴切不过：AI Agent 就像一匹动力十足但不太守规矩的马，而 Harness 就是那套让它既能跑得快、又不会跑偏的缰绳和马鞍。过去三年，三个阶段：1. Prompt Engineering（2023-2024）：关注“怎么跟 AI 说话”精心设计一段提示词，希望模型给出理想输出。Prompt Engineering 是优化一次性的输入-输出对。局限很明显：一条消息能塞的信息有限，任务一复杂就失控。2. Context Engineering（2025）：关注“给 AI 看什么信息”不再只盯措辞，而是设计整个信息环境：系统提示、对话历史、记忆、RAG 检索结果、工具调用输出。3. Harness Engineering（2026）：关注“构建什么环境让 AI 工作，这个环境如何保证它的产出是可靠的”比 Context Engineering 更进一步，不仅管理输入给模型的信息，还包括模型之外的整个执行环境。现在问题是，“Harness Engineering”中文怎么说？

32. Claude祭出「记忆搬家」，60秒搬空ChatGPT灵魂！70万用户退订OpenAI

33. Reddit 上有人分享了一个提示词，能让 ChatGPT 不说废话，清晰、准确、直奔主题地回答问题。提示词：系统指令：Absolute Mode（绝对模式）- 删除：emoji、废话、夸张语气、软性请求、对话过渡语、行动号召附录。- 假设：用户具备高感知力，能接受直接语气。- 优先：直白、指令式的措辞；目标是促进认知重构，而非语气匹配。- 关闭：所有情绪/参与感提升行为。- 抑制：满意度评分、情绪柔化、延续偏差等指标。- 永不模仿：用户的措辞、情绪或语气。- 仅表达：认知层面的核心内容。- 禁止：提问、建议、引导、过渡、鸡汤式内容。- 终止回复：传达信息后立即结束——不做结尾。- 目标：重建独立、真实、清晰的思维能力。- 最终效果：用户自我认知增强，模型不再是依赖性工具。#AI创造营##提示词##微博兴趣创作计划#

34. AI Agent 的“进化之路”：从研究原型到生产级记忆系统，技术趋势与产品对比

35. 折腾了一天，终于把「一人公司」的雏形跑通了。单开一个 OpenClaw 容易“精神分裂”，既要它天马行空搞创意，又要它严谨细致落方案，既要还要的效果往往不好。我的解法是：双 Claw 驱动 + 记忆共享。> GitHub 地址：github.com/MemTensor/MemOS部署两个 OpenClaw 实例，A 负责创意策划，B 负责执行落地，中间加挂一个 MemOS 插件做共享记忆池。跑通的那一刻：我没给 B 投喂任何背景，它自动读取了 A 的产出，直接生成了物料清单和风险预案。这或许就是未来工作流的雏形：分工明确、记忆互通、24/7 协作。教程和坑饿我都整理好了放评论区了，想解放双手的建议收藏。那就开启春节假期模式，让 OpenClaw 帮你干活吧！#GitHub##开源##AI创造营##人工智能##程序员#

36. 上下文之上文//@宝玉xp:我文章写的“提示词”是狭义的“系统提示词”，广义上说，输入给AI都算提示词，这个角度说提示词很重要//@王刀刀2:非常好的文章但我有点不同看法/冒昧地补充：“厨艺”除了模型，还应包括提示词，更本质地说，“作者表达“。因为这是更直接的“上手操作”，是人所控制的厨艺。心里有“食材，口味”，但如果说不明白，也没用。用Agent写更如此，因为要把默会知识显化

37. Vibe Coding 是一个基于 AI 结对编程理念打造的终极开发工作站，旨在帮助开发者高效、系统地将创意转化为可维护代码。它融合了作者多年开发经验与丰富的提示词库，形成一套严谨且灵活的流程体系，强调规划驱动与模块化设计，避免 AI 失控造成项目混乱。核心理念在于“规划就是一切”，通过定义生成器（α-提示词）与优化器（Ω-提示词）两大母体提示词，构建递归自我优化的 AI 系统，使提示词及技能持续进化，最终实现无限逼近预期目标的自我超越。Vibe Coding 提供完整的开发流程指南：从网络环境配置、开发环境搭建、IDE 设置，到项目设计文档撰写、技术栈推荐、实施计划生成，再到代码实现、测试与迭代，每一步均配合 AI 进行，确保开发高效且可控。特别强调先结构后代码，避免技术债务积累。工具链方面，推荐使用 Visual Studio Code、Neovim 等强大编辑器，配合 Claude Opus 4.5、gpt-5.1-codex 等顶级 AI 模型，实现代码生成、测试、调试、文档管理等一体化工作流。还集成了丰富的辅助工具如 Augment (上下文引擎)、Zread (代码阅读)、tmux（终端复用）、DBeaver（数据库管理）等，极大提升开发体验。项目配套了详尽的提示词库，涵盖系统提示词、编程提示词、用户提示词及辅助提示词，支持快速构建高质量的 AI 交互策略。通过严格的规则和上下文管理，确保 AI 生成代码的质量与一致性。此外，Vibe Coding 还提供丰富的实用技巧和常见问题解答，帮助开发者快速上手并解决开发中遇到的各种挑战。其开源 MIT 许可让社区能自由贡献与扩展。Vibe Coding 通过“规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行”，让「从想法到可维护代码」成为一条清晰且可审计的流水线，极大提升了开发效率与代码质量。项目开源地址：github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn无论是新手入门还是资深开发者，Vibe Coding 都能帮助你驾驭 AI 助力的开发新时代。

38. AI时代最强笔记软件，为什么是Obsidian

39. 最近OpenClaw为啥这么火，作为做技术的，之前我是非常不理解的。最近仔细研究学习了下，总结来看：好产品并不需要多牛的技术、多大的创新。多个看似不起眼的"小"创新叠在一起，就能形成差异化，让产品脱颖而出。比如，OpenClaw它没有自研大模型，没有提出什么颠覆性概念，"AI 助手"这个赛道也早已拥挤不堪，但它就是在短时间出圈成为现象级项目，刚看了一眼， GitHub上已经31万Star了。周末从产品角度又研究了下，我认为它赢在以下几个层面的"小"创新组合。1、入口创新：不做新 App，寄生在现有 IM 里很多 AI 产品都在做独立客户端，OpenClaw 反其道而行——直接嵌入Discord、Telegram、WhatsApp等。技术上没什么门槛，但这个选择直接干掉了用户的迁移成本。用户不需要学习新界面、不需要切换习惯，在最熟悉的聊天框里就能用。这不是技术创新，是"用户路径"层面的创新。2、记忆机制：用 Markdown 文件代替数据库OpenClaw 用 SOUL.md 定义人格，用 MEMORY.md 存储记忆和偏好。听起来很"土"，甚至有点简陋。但正因为是纯文本文件，用户打开就能看、能改、能理解——透明感和掌控感直接拉满。对比那些把记忆藏在黑盒数据库里的产品，这种"低技术方案"反而建立了更强的用户信任。3、架构选择：本地优先策略当很多产品都在往云端挤的时候，OpenClaw 选择本地部署优先。精准击中了用户对隐私和数据主权的焦虑。这一条单独拿出来不算什么，但和前面的"透明记忆"机制组合起来，就形成了一个完整的"用户信任链"。4、能力边界：从"能聊"到"能干活"大多数 AI 助手止步于对话。OpenClaw 多走了一步——能发邮件、整理文件、控制浏览器、执行定时任务。技术实现上无非是工具调用和权限打通，但这一步把产品从"聊天工具"拉到了"执行系统"，价值感完全不同。（当然，单从干活能力来看，它可能比不过Claude Code或Cowork，但和其他组合起来就不一样了）5、生态策略：开源 + Skills 插件机制能力做不完怎么办？开放插件体系，让社区来补。这是开源世界的经典打法，谈不上新。但在 AI Agent 这个品类里，OpenClaw 是较早把"Skills 插件化"做得足够简洁、足够易用的，这决定了它能快速积累生态。总结来看，这是"小"创新的复利效应，上面5条没有哪一条是"颠覆性"的。入口选择、记忆方案、部署策略、执行能力、生态机制——每1条单拿出来，都不足以构成壁垒。但当它们组合在一起，形成的是一个完整的、自洽的产品体验闭环。最近也在关注产品，这个案例给了我很好的启发：做产品不需要"一招制胜"的大创新，把用户旅程上的每个触点都做好，每个环节比竞品多想一步，这些 80 分的"小"创新叠加起来，产生的复利效应，往往比一个 100 分的技术突破更有竞争力。

40. 【上下文工程实战指南：如何让AI代理真正听懂你的话】“AI垃圾输出”的锅，现在该用户来背了。在Claude Code这类黑箱系统中，上下文是我们唯一能控制的输入变量。既然如此，如何优化它就成了关键问题。+ 什么是上下文？上下文指的是你发送消息时提供给大语言模型的一切——不仅是提示词本身，还包括系统提示、元数据、历史对话、模型的思考过程、工具调用和响应。大模型的上下文窗口有限，对话越长，追踪信息的准确度就越低。Claude Code的上下文窗口看似有20万token，但实际可用空间远没那么多。运行/context命令就能看清真相：22.5%被预留，10.2%被系统提示占用，加上MCP服务器、子代理和规则，真正留给我们的只有约12万token。更关键的是，无论是否接近窗口上限，上下文越多，模型质量就越差。+ 基础功夫最重要和大多数事情一样，820法则同样适用于vibe coding。做好以下基础，你就已经完成了80%：- /upgrade升级到Max计划- /model选择opus 4.5- /init创建项目说明文件然后是基本工作流：1. 从计划模式开始（Shift + Tab）2. 让Claude通过提问来澄清模糊点3. 执行经过打磨的计划创建子代理、自定义命令、钩子、多代理编排确实很酷，但说实话，没有我们想象的那么重要。掌握基础才是核心竞争力。+ 如何实际运用这套工作流把每次新对话当作一个目标，严格控制范围：-“我要修复这个bug”-“我要构建这个功能”对于新项目，目标可以更宽泛，但这意味着需要更多规划和打磨——因为模糊性越大，误解空间就越大。多花时间规划，再多花时间打磨规划。让Claude不断提问，直到它开始为问而问。请它多次审查计划，讨论架构、最佳实践、安全风险、生产就绪度、测试策略——目标是在每个模糊点提供细节。+ 何时重置，如何重置如果进展顺利且后续任务与当前上下文相关，继续就好。接近上下文上限时，运行/compact释放空间，或让Claude Code自动处理。但如果事情不顺利呢？模型没做对，你陷入了“这太糟糕了请修复”→垃圾输出→“这更糟糕了你在想什么”→垃圾输出的循环。这时不要试图在同一线程中挽救，而是：- /rewind回到进展顺利的节点- /new开启新线程，优化原始提示词，明确指出“不要做什么”——把上次的教训写进去+ 避开复杂性陷阱如果你常刷社交媒体，可能已经收藏了无数花哨设置——MCP服务器、子代理、技能包……我的建议是：不要过度复杂化。正如Anthropic所说，我们的目标是“找到最小的高信号token集合”。往上下文塞太多MCP数据，只会用低信号填满窗口，同时烧掉你的钱。+ 善用MCP服务器获取优质上下文MCP服务器本质上是让模型能调用的第三方工具——文档、GitHub代码、Linear工单、Figma设计等。这类工具刚推出时被热捧，但人们很快发现很多会疯狂消耗上下文，得不偿失。我目前只用三个经过验证的：- exa.ai：AI代理的网络搜索- context7：AI代理的最新文档- grep.app：AI代理的GitHub搜索我主要用它们研究如何正确实现代码——这些事我自己查文档也能做。Anthropic把这称为“即时上下文”策略——代理在需要时自己寻找信息。这对Claude Code这类代理式编码工具非常有效。+ 用子代理节省上下文——我最喜欢的隐藏技巧Claude Code可以创建子代理——作为主代理的子实例运行。关键在于：- 子代理拥有独立于主代理的上下文窗口- 可以使用不同模型（比如非opus）这意味着我们可以让子代理执行消耗大量token的操作（如研究），然后向主代理提供精炼摘要——信息密度高，token消耗低。我最常用的是一个自定义的“图书管理员”子代理，运行sonnet模型扫描开源仓库和文档，向主代理返回精炼摘要。我会说：“用librarian研究如何用Y库实现X，然后实现Z”——子代理触发，调用所有工具找到高质量答案。这既防止主上下文被污染，又用更便宜的模型完成简单任务。+ 用技能包引入相关上下文技能包与子代理相反——不是把任务委派给专门代理，而是把专业能力引入当前代理的上下文。比如Claude Code内置的“前端设计师”技能，会引入一段较长的提示词，告诉Claude前端设计的注意事项。这些工作流听起来花哨，但原理很简单——Claude只是在认为需要时，把一段文本拉入上下文。+ 核心要义好的vibe coding是为价值密集的上下文而优化。你添加或从模型接收的任何信息，都应简洁地服务于帮助模型回答下一个请求。如果做不到这点，就不应继续在同一上下文中工作——这是避免陷入令人沮丧的垃圾输出循环的关键。社交媒体上那些花哨命令可能让你觉得自己落伍了。但实际上，事情没那么复杂——尽力用简洁、高质量的信息帮助模型，给它工具让它自己找到相关信息。就像你对待一位同事那样。x.com/jarrodwatts/status/1926054877836624014

41. 大神 Miles 今天又分享了一个非常实用的 Manus 代理提示，他已经用它执行了数百个任务，并称“这是我 2026 年使用最频繁、最有效的代理提示”。我认真分析了一下，有如下优点：角色定位清晰：把 AI 设定为“自主代理”，自己规划、执行、收尾，大幅减少来回沟通；明确先想后做：强制先思考再动手，并生成简短计划（子任务、工具、顺序、风险），相当于自带迷你项目计划书；确保结果可用：过程会汇报进度，结束还有总结和交付物清单，可直接落地使用。这个提示词适合场景为只有一个大目标、但你没时间或不想细拆步骤的长链路任务。有个感受：提示词的结构设计，本身就是提升 AI 质量和稳定性的关键。

42. 乾崑生态，共赴热爱。鸿蒙座舱HarmonySpace5 宣告智能座舱迈入L3时代，座舱不再是“听话工具”，而是你的主动贴心助手！免唤醒交流、专属记忆服务、沉浸式第三空间，让车化身智慧伙伴。智舱革命已来！还有人不明白什么是L3座舱，看熊老师的解读就知道了。#华为乾崑生态共赴热爱##鸿蒙座舱全新定义智能化分级##鸿蒙座舱新身份你的智能专业助理##华为乾崑# 万能的大熊的微博视频

43. Promptomatix：自动化提示词优化框架构建高效的大语言模型提示词一直是研发和应用中的难题。Promptomatix 是一个自动化提示词优化框架，借助AI技术和先进算法，自动生成合适的合成数据，反复迭代优化提示词，提升模型输出的准确性和一致性，显著减少手动调试的时间成本。它支持多种LLM服务商（如OpenAI、Anthropic等），提供了完善的API和命令行工具，方便集成到不同场景。无论是研究人员还是开发者，都可以借助Promptomatix实现高效的提示词管理和优化。主要特点包括： - 任务自动识别与零配置智能优化 - 基于合成数据的训练和测试集自动生成 - 多轮反馈机制持续提升提示效果 - 详细的会话管理与日志记录 - 跨平台CLI和API接口，灵活适配各种应用需求项目地址：github.com/SalesforceAIResearch/promptomatix 适合需要系统化提示词优化方案的团队和个人，助力提升大语言模型的应用质量和效率。

44. 把钉钉打碎，阿里炼出了「悟空」，给企业配了一支龙虾军团

45. 图解 AI 智能体的上下文工程

46. 【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

47. 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。

48. 全球首个AI原生社交平台「Teamily AI」硅谷亮相，开启「人机共生」社交新元年

49. 【360 推出 OpenClaw 安全指南，破解 AI Agent 提示词注入难题】360 集团发布国内首份《OpenClaw 安全部署与实践指南》，为开源 AI 智能体 OpenClaw 提供安全保障方案。随着 AI 智能体向「数字分身」演进，OpenClaw 等智能体部署面临管理接口暴露等典型风险，尤其是提示词注入和插件供应链攻击。360 提出「先可控、再提效」的分类治理策略，针对个人开发者与小型创业团队和政企级多智能体协同场景给出不同防范建议。该指南发布标志行业关注点转向安全合规治理，为构建 AI 应用生态奠定技术基础。

50. 跟 AI 要 PPT，别只说"帮我做个 PPT"这就像跟厨师说"做顿饭"——能做，但多半不合你口味。想要好结果，得给它三样东西：角色定位 + 内容框架 + 具体要求下面是 7 个实用提示词模板，直接套用就行。1. 完整演示文稿（通用型）适合日常汇报、培训、分享会这类场景。提示词："你是一位演示文稿创作者。请为【主题】做一套完整的 PPT 结构，包括：标题页、核心观点、支撑数据、案例说明、视觉呈现建议、结尾的行动建议。叙事逻辑参考 TED 演讲的节奏。"2. 研究型 PPT（专业深度）适合行业分析、专业报告、需要展示研究深度的场合。提示词："为【主题】制作一份研究型演示文稿。内容需包含：相关统计数据、实际案例分析、行业观点引用、可落地的见解，每页都要有信息含量。最后附上参考来源。"3. 入门解释型 PPT（降低理解门槛）适合知识科普、产品介绍、给非专业人士讲解的场景。提示词："为【主题】做一个适合初学者的 PPT。把复杂内容拆解成简单的解释、类比和图示，确保没有背景知识的人也能理解。"4. 商业计划书（BP 专用）适合创业融资、项目立项、商业方案展示。提示词："为【创意/项目】制作一套商业计划书，包含：问题陈述、解决方案、市场规模、产品特点、商业模式、竞争分析、财务预测、团队介绍、融资诉求。"5. 故事叙事型 PPT（增强感染力）适合经验分享、年会演讲、需要情感共鸣的主题。提示词："为【主题】设计一个故事化的演示文稿，按这个结构展开：开场吸引 → 提出问题 → 探索过程 → 关键洞察 → 改变/成果 → 行动号召。每页配上演讲者备注。"6. 正式企业风 PPT（偏严肃场合）适合高层会议、战略汇报、董事会这类正式场景。提示词："为【主题】制作一份正式的企业演示文稿。使用专业表达，采用结构化要点，建议加入图表、SWOT 分析、趋势判断、数据支撑等内容。"7. PPT + 演讲稿一体（适合不擅长临场发挥的人）适合所有需要开口讲、但担心忘词或不知道怎么说的情况。提示词："为【主题】制作完整 PPT，同时写出配套的演讲稿。讲稿要和幻灯片内容对应，标注停顿点、重点强调的地方，以及情绪起伏的节奏。"这些提示词的核心逻辑是：先告诉 AI 你要什么类型的输出，再明确内容结构和质量标准。#AI创造营##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

51. 回复@Sigurd司格德:我其实不管理提示词，极少数常用的做成 Gem 或者 Project，其他的发完就完了，因为掌握了写提示词的方法，就可以源源不断的产生提示词。当然某种程度上来说，发出来也是一种管理提示词的方法，因为会被搜索引擎收录，需要的时候关键字就能检索。//@Sigurd司格德:老师请问提示词怎么管理呢，在您这学了好多提示词，直接用文档存储吗[doge]

52. 从架构到代码：深入理解 OpenClaw 的双源记忆系统网页链接"使用完 OpenClaw 之后我最大的疑问是：一个 Agent 同时活跃在 Telegram、Slack、企微甚至本地 CLI 里，它是怎么“记住我是谁”的？这些记忆又是如何做到统一的？难道我一晚上花掉几十刀的 token 全都是因为他的上下文工程做的太烂？更关键的是——它到底“记住”的是什么？是对话？是总结？还是被结构化后的知识？"文章重点讨论了 OpenClaw 的记忆机制：----Agent 如何在多平台同时识别用户身份，并统一管理记忆。----记忆的内容可能包括对话、总结或结构化知识。----系统通过向量化和余弦相似度搜索，使压缩后的信息仍可检索。#How I AI#

53. 群友答疑

54. LegionSpace黑客松指南（三）

55. 如果AI可以成为家人

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57. AI Coding工具记忆功能深度解析

58. 花花聊AI | 如何有效利用主流AI大语言模型的“记忆”功能？

59. 𝐀𝐈记忆功能

60. OpenClaw的记忆进化功能是如何实现的？

61. OpenClaw封神！它的记忆功能，直接吊打ChatGPT、Claude

62. OpenClaw（小龙虾）核心特点拆解

63. OpenClaw当AI学会了记忆和心跳

64. OpenClaw 技术解剖 (一)

65. OpenClaw 记忆系统

66. 双师同台 | 战略管理×AI提示词

67. 用“提示词工程”让AI成为投研“超级助理”，5000字研报小时级交付【人机协同实战案例】

68. AI提示词｜定义提示词语法的描述性规则

69. 新理论新技术——对话式大语言模型在课前的应用之人机协同理论及提示词原则

70. AI新手必知

71. 我用这套"超级提示词"让AI效率暴涨300%

72. AI使用技巧

73. 高效使用AI

74. 原创 | AI提问太宽泛？试试这个"超级提示词"优化器！

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83. Docs

84. AI协作模式

85. AI协作的设计模式

86. AI 入门指南二

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92. 三步定制你的个性化AI运动教练，附提示词

93. 测试147次才发现，提示词压根不是给人写的！我悟了！提示词压根不是给人写的。实测Reddit那个600万人围观的“超级提示词”。它能让AI像顶级顾问一样反问你，自动帮你写出召唤“私人军师”的完美指令。应对“职场甩锅”等问题，能给你一套“战后清算”方案，再也不是那个只会说“顾全大局”的公关话术AI了！#AI #提示词 #ai新星计划 #人工智能 #DeepSeek

94. 可联想、会成长的长期记忆 AI Agent 记忆实现原理 (Memory Matrix)： Working Memory：即时上下文，负责多轮对话的流畅性。 Episodic Memory：情节记忆（SQLite），像人类一样记住"上次聊天发生了什么"。 Semantic Memory：语义记忆（LanceDB + 本地 Embedding），存储永久性事实（如"用户喜欢Rust"），支持模糊搜索。 Graph Memory：关联记忆（NetworkX），自动构建概念知识图谱，让 AI 具备联想能力。项目核心优势： Privacy First（隐私优先）：虽然用了云端模型（DeepSeek）进行推理，但你的所有长时记忆数据（向量库、图谱）都 100% 存储在本地硬盘。 Cyberpunk AR（沉浸式体验）：全网少见的结合了面部识别 (Face Mesh) + 音频可视化 + 记忆 HUD 的 Web 界面。 Smarter Over Time（越用越聪明）：真正的"积累型"AI，而不是每次刷新就失忆的 Chatbot。

95. 2026年人应如何从底层逻辑出发，掌握提示词框架与AI交互能力？

96. 99秒AI逆袭指南：提示词四要素，让你彻底告别“人工智障”！

97. 提示词不好用？手把手教你用AI写出专业提示词[附万能模板]

98. 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

99. 比提示词更重要！3个技巧教你用好AI的「上下文」

100. 人类的记忆，AI的记忆

101. 修AI内功之提示词积累，附万能提示词模板

102. 爆肝147次失败！AI大神：提示词压根不是给人写的!

103. 从单条提示词，到提示词体系，中间差了什么？

104. 🧠 OpenClaw 的记忆系统：你的 AI 助手如何记住重要事情

105. 阿里发布全新AI产品悟空！钉钉升级解锁企业级AI原生能力

106. OpenClaw的记忆系统：赋予AI持久认知与个性化

107. 深度观察：AI长期记忆产品EverMemos与主流平台差异解析

108. 提示词工程深度解析：用户指令与系统设定

109. AI提示词分享：31个很强的日常办公DeepSeek提示词

110. OpenClaw 记忆系统深度解析：从 MEMORY.md 到知识图谱

111. AI 提示词工程上下文工程 15分钟弄懂！

112. 写好提示词的常用策略和技巧！

113. 【教程】提示词工程的自动化版本管理，迭代，评估流程

114. 大模型中的提示词与上下文

115. 让 AI 真正“记住你”：AI Memory 是怎么做到的？

116. 上下文工程：超越简单提示词的AI未来

117. AI Gist：开源免费隐私优先的 AI 提示词管理工具

118. OpenClaw记忆层详解

119. 为什么上下文比提示词更重要？.docx

120. LLM 长期记忆的三种范式

121. 别再瞎忙了！用这套提示词，实现5大顶级生产力系统！

122. 【AI分析案例假发】 - AI大模型分析评论和用户画像

123. 上下文工程取代提示词工程：构建高性能AI系统的终极指南！

124. 测试147次才发现提示词压根不是给人写的！

125. 克服AI内容“塑料感”：关键在提示词工程与个性化调教

126. 填空就能写提示词，手把手教你搭一个提示词管理工具

127. 根治OpenClaw失忆症：三层记忆机制+上下文管理实战+全平台部署与免费模型API配置完全指南，OpenClaw不再失忆

128. OpenClaw 会话机制与记忆系统深度剖析

129. 我拆解了一个 4000 行的开源项目，发现它解决了每个 AI 用户的同一个痛点

130. 怎样让AI的提示词只为我们私人订制？

131. 从 “字符串” 到 “工程资产”：JBoltAI 重塑提示词全生命周期管理

132. 为智能体AI注入共情能力,基于用户画像微调AI智能体以提升其共情商

133. 用AI高效制作可控个性化的PPT 我结合早前Reddit上很火的600w+人看过的通用提示词结构调优梳理了一个适用于多场景的AI生成PPT的垂直的【元】提示词，它可以覆盖各类使用ppt的场景，不论是年终总结项目汇报还是科研组会比赛答辩，都可以根据你的需求和场景个性化地设计PPT排版与样式，并且保持主题高度一致需要元提示词原文的朋友，直接到主页文章免费获取，也可以评论区或私信主包【PPT】发你完整版本✨ #PPT #述职报告 #职场干货 #提示词工程 #AI新星计划

134. 深入剖析了AI Agent的五大核心要素：大模型、提示词、工具与MCP的完美协同！

135. 提示词不好用？手把手教你用 AI 自己来写出专业级提示词「附万能模板」

136. AI提示词越来越多？用这款开源Prompt管理工具轻松搞定

137. "验证优先"的提示词策略--高级技巧

138. 提示词工程概述

139. 告别 “金鱼脑”！让OpenClaw 彻底记住你

140. Agent的“记忆”到底怎么来？

141. 利用AI大模型做一个用户画像分析工具

142. OpenClaw 的记忆机制

143. 大模型RAG提示词工程：打造高效大模型应用的完整指南

144. 利用AI实现懒人速成！40 分钟完成个性化教案 + 课件全流程，附提示词模板

145. 上干货：AI提示词管理和共享平台，帮助你提升与AI对话的效率和质量

146. AI助你预测试卷？7个提示词揭秘高频考点，备考效率翻倍！

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