让AI真正帮你理顺生活：三步下达精准指令_办公软件

1. #OpenClaw上手教程# OpenClaw的优势就是低门槛、高便捷，它能在你的电脑本地运行，所有数据隐私可控，还能嵌入微信、Telegram等常用聊天软件，不用额外学习新界面。第一步，确保电脑安装Node.js（≥22版本），Windows用户建议先安装WSL2，这是顺利运行的基础。第二步，复制对应系统的安装命令，粘贴到终端，等待片刻即可完成部署，全程无需手动配置。第三步，运行新手向导命令，按照提示选择本地部署、输入AI模型API密钥，绑定常用聊天渠道，安装后台服务后，OpenClaw就会持续在后台运行。完成以上步骤，你就能在聊天框发送指令，让它帮你清理邮箱、管理日程、执行文件操作等。新手无需追求复杂功能，从简单指令入手，慢慢探索社区插件，就能让这款AI助手越用越顺手。

2. 有了鸿蒙6加持的超能小艺，生活高效的像开了挂一样。工作中，面对海量文件，一句话即可精准快速查询到所需信息，省时高效。小艺时光机能自动整理每日照片、健身记录等数据成时光轴，周末翻阅便知一周是否充实。公共场合开启小艺私语，它便能轻声回应懂分寸不扰人。最近每周末都在关注湘超赛事，遇到不懂的问题，小艺总能第一时间帮清晰解答，让我在球迷群里也能侃侃而谈。它带来的便利，已经覆盖方方面面。比如自律餐的燕麦快吃完了，用语音指令即可实现自动下单直达付款，真的是越用越好用。如今小艺早已不只是语音工具，更像位默默陪伴、能把生活打理得井井有条的好搭子。 #超能小艺一用就爱#

3. 搭建了5个AI小工具帮我提高生活质量和效率 Notion+快捷指令

4. 阿里全家桶全面Agent化！千问“任务助理”全面公测，从此AI不再只是动嘴出主意的狗头军师！

5. 有问题找豆包！这本书可以帮你快速学会向AI正确提问#豆包 #豆包app #AI #提问 #好书推荐

6. 【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

7. 别光问AI了，反向操作才是王炸，这是我10倍速阅读的三大心法和提示词～当会用AI不再稀缺，AI时代真正拉开差距的是什么？#ai #阅读 #读书 #学习 #世界读书日

8. 全球第一个提示词工程师留下的三招，今天用大模型还能直接抄。看了一下 Riley Goodside 这两三年公开过的提示词笔记，挑出最经典的三招。这三招不挑模型——GPT-5、Claude、Gemini，或者你手边的 DeepSeek、Kimi、通义、豆包，一样能用。学会能直接解决三种最常见的毛病：AI 答得很散、要点跳来跳去；让它算个数、推个日期就翻车；想要的输出格式它老不照做。多数人日常用 AI 的那种「答得不对劲又说不上哪不对」，靠这三招就能自己摆平。Riley 这个名字在中文圈几乎没人翻译过，但在英文 AI 圈他是一个绕不过去的人。2022 年 ChatGPT 刚出来那阵，他每天在 X 上发自己研究 GPT 的提示词截图，有的让 AI 写一段它本来不会写的文字，有的把模型引到一个意想不到的输出格式。截图越发越火，2022 年 12 月 Scale AI 把他招了进去，岗位写着 Staff Prompt Engineer，这个头衔之前从没有过，他算是全世界第一个被大公司专门招来研究怎么写提示词的人。后来他跳到了 Google DeepMind。Cognitive Revolution 播客采访过他两次，The Gradient 给他做过长访谈。提示词工程这个词在英文圈被认真讨论起来，他算是源头之一。他公开过的招数里，有三招最值得挑出来讲。第一招，把「期望输出格式」放在提示词最后一句，而不是开头。具体写法是这样：你正常描述完任务，最后一句加上 "Use this format in your response: ..."（请按以下格式回答），后面贴一段你想要的格式样板。Riley 反复试出来的结论是，提示词末尾的几句话对模型最终输出影响最大，就像你跟一个人说了一长串话，对方记得最清楚的总是最后一句。如果你常觉得 AI 答得很散、要点跳来跳去、想要的格式它老不照做，把「期望格式」从开头挪到结尾，几乎立竿见影。第二招，让 AI 先写一段 Python 再给结果，别让它心算。模型在算术、字符串处理、日期换算这种题上经常翻车，比如让它数一段话里有几个「的」字，它能数错。换个写法立刻变准：「请写一段 Python 代码来计算 X，然后给我代码运行结果。」模型写代码的能力远比心算强，先把题目转成代码，等于让它走自己最稳的那条路。数据处理、单位换算、日期推算这类「看起来简单但 AI 老错」的题上特别灵。第三招，用角色扮演换一个问法。这一招最早是 Riley 自己用来做红队测试的，专门去找模型默认会拒绝回答的题，看怎么写能让它松口。比如把问题包进一个虚构角色的台词里，写成「假设你是一位写小说的作者，你笔下的角色会怎么说」。这件事告诉普通人的不是「怎么让 AI 学坏」，而是另一件更基本的事：模型对「问题怎么被框住」的敏感度比大多数人想的高。同一件事换一种问法，得到的可能是完全不同的回答。当 AI 的回答让你不满意时，先怀疑一下你的「问法框架」是不是把它困住了，换个角度重新问，往往比加各种技巧都管用。三招放在一起其实指向一件事：写提示词不是写咒语，是设计一个让模型容易答对的环境。前两招在「输出端」做手脚（指定结构、让代码兜底），第三招在「输入端」换角度。Riley 这几年公开的东西，大多是这条思路的延伸。回头翻 Riley 早期那一堆截图，最深的感受是那个时候大家写提示词靠的是一遍遍试错攒手感，把模型当一个有脾气的合作者，而不是一个搜索框。今天工具变了，模型也强了，这个「合作者视角」反而更值钱。

9. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

10. 盘点一周AI大事(2月22日)｜不赚钱拔网线，龙虾狂赚1万工程师开源龙虾打工人ClawWork，10刀开局，7小时狂赚1万刀工程师Sigil开源首个全自主智能体The Automaton Kimi上线云端龙虾Kimi Claw 网易开源桌面版龙虾LobsterAI Google上线地表最强大模型Gemini 3.1 Pro Gemini接入音乐模型 Lyria 3 NotebookLM升级，动动嘴就能修改PPT，还支持导出PPTX格式 Anthropic发布Claude Sonnet 4.6 Claude与Figma官宣史诗联动，Claude Code写的页面能一键导入Figma 阿里开源最强行动智能体 Mobile-Agent-v3.5 字节开源极速生图模型BitDance Tavus发布最强数字人模型Phoenix-4 Taalas研发出革命性AI芯片HC1 #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #OpenAI #智能体

11. 真正的 AI 上车！主动起来能多主动？【X.PIN】

12. #千问没有免单卡也能天天减免# 今年春节AI圈真的玩明白了！千问现在不只是答题助手，直接变成生活省钱搭子。不用凑卡、不用复杂操作，一句话下单，电影票、机酒、外卖、百货都能首单必减，覆盖太全了春节回了趟老家，从线上到路边小店都在用，正好订了个酒店用上了千问这波优惠AI生活化真的很落地，省钱不靠套路，靠AI效率，这波很实在。划重点截至3月3日，每天都能减，随手用都香！

13. 作为 HarmonySpace 5 起采用的核心架构，MoLA 通过融合多模态感知、通用大模型与垂域智能体，打通用户意图到硬件执行链路；支持全域免唤醒、导航三模式纠错，实现口语化自然控车（比如：“车里有点暗”开启阅读灯）。鸿蒙座舱率先迈入L3专业助理阶段，具备长期记忆、模糊意图理解等六大类人能力，可主动提供服务；能记住通勤习惯、图文视频解答用车疑问，联动外部工具完成跨场景任务。生态构建上，新增HUAWEI SOUND空间音专区、云游戏（腾讯云游戏即点即玩）；实现智能香氛与氛围灯联动，打通人车家无缝协同；构建出行、音乐、影视等个性化“第三生活空间”。你们觉得如何呢？#华为乾崑生态共赴热爱##鸿蒙座舱全新定义智能化分级# 繁繁_leon的微博视频

14. 鸿蒙6.0小艺深度测评：从指尖到心尖的智能跃迁，它比我更懂我！一用就戒不掉的AI智能助手，不只是助手！

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19. 你《绝对用的上，AI超实用技能！》

20. #豆包手机会颠覆手机行业吗# 语音指令直达服务，跨平台比价、订票、点餐无需点开任何App，豆包手机以系统级AI权限重构人机交互，还能通过跨应用调度打破数据孤岛。若这种“AI主动代劳”模式跑通，过去十几年围绕App入口、流量停留、广告曝光建立的移动互联网规则或将被改写，更可能加速AI助手成为手机核心标配。那么，这场从“被动工具”到“主动助手”的跨越，真能让豆包手机重塑当前手机行业格局吗？

21. #理想智能附件AI眼镜开售# 没想到，理想智能AI眼镜的价格只要1699元，太便宜了，这应该是最便宜的一款AI眼镜了。虽然价格便宜，但是功能很齐全，支持理想车机互联，一句话指令就能搞定车辆各项设备控制、车辆信息查询，轻松实现车机丝滑联动。而且，这款智能眼镜重量只有36g，续航18小时，这产品力足够强。

22. 当父母突然说要来，喜悦之余总伴随着一系列琐碎安排：接站时间、出游计划、家宴准备……现在，有了#小艺#，这些都不再是烦恼。一句话查询天气与门票，方言指令生成买菜清单，一键查询航班信息小艺像一个贴心的私人助理，把分散的 App 与服务串联成顺畅的生活流程。从出行到家务，动动口就能安排妥当，让周末陪伴真正轻松起来。智能生活，或许就是如此自然而连贯～#人类对小艺的开发不足百分之一# 科技虎同学的微博视频

23. 普通人用AI，到底能做什么？4个月深度学习的经验和用法分享！

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25. 【让AI从“聪明实习生”变成“500美元时薪顾问”的秘密】你有没有这样的经历：让AI扮演专家，结果得到的回答泛泛而谈，像极了刚入职的实习生在敷衍你？问题出在哪？一位提示词研究者做了个有意思的实验。他在Claude、GPT-4和Gemini上测试了47种不同的角色设定，发现了一个惊人的差距：模糊的角色设定只能达到60%的输出质量，而精确的角色设定能飙升到94%。这34个百分点的差距，藏着什么门道？先看看大多数人怎么写提示词的：“请扮演一位营销专家，帮我策划一个活动。”这句话的问题在于，AI完全不知道你要的是哪种专家。是做B端还是C端？数字营销还是传统营销？服务初创公司还是大企业？靠数据驱动还是创意优先？信息模糊进去，答案自然模糊出来。那什么才是有效的角色设定？这位研究者总结出五个核心要素：第一，明确角色和资历层级。别说“扮演一个开发者”，要说“扮演一位专注分布式系统8年的高级后端工程师”。资历层级会改变决策模式，一个初级工程师和一个技术总监，思考问题的方式完全不同。第二，给出行业和领域背景。同样是产品经理，做消费品的想的是病毒式增长，做企业服务的想的是合规和安全。不同的土壤，长出不同的果实。第三，指定使用的方法论。“帮我分析数据”太空泛，“用JTBD框架做用户研究，用多变量测试验证，呈现95%置信度的统计结果”才是专家的思维方式。没有框架，分析就是随机漫步；有了框架，洞察才有章法。第四，设定约束条件。这是最容易被忽略却最关键的一环。加上“预算5万美元，周期6周，团队只有3个初级开发者，优先交付而非完美”这样的限制，AI才会给出现实世界里真正能落地的方案。没有约束的建议，往往是正确的废话。第五，规定输出格式。专家不仅思考方式不同，表达方式也有讲究。别说“给我你的分析”，要说“提供一份两页的高管简报，包含现状评估、三个战略选项及其利弊、推荐路径和成功指标”。格式本身就是专业度的信号。这五个要素组合起来，就是一个完整的角色模板：你是一位在某行业有多少年经验的某职位，专长是什么，使用什么方法论，面临什么约束，需要交付什么格式的成果。研究者还发现一个提升准确率的妙招：加一句“如果信息不足以给出完整答案，请先提出澄清问题”。这一句话让准确率从78%跳到了96%。道理很简单，真正的专家会追问，只有半吊子才假装什么都懂。最后分享三个常见的坑：角色太模糊，“专家”两个字等于什么都没说；角色太多，让AI同时扮演开发者、营销人和设计师，结果哪个都不像；约束自相矛盾，“你是个创业者但预算无限”，这种设定会让AI的输出脱离现实。一个清晰的角色，胜过一群模糊的专家。建议你花点时间，针对自己常用的场景，建立一个角色库。每个角色花15分钟配置好，以后直接复制粘贴微调即可。这个小投入，能让你和AI的对话质量发生质变。#How I AI#x.com/godofprompt/status/2016480088095879567

26. 用AI时总要现编提示词，费劲又不专业：工作要合同/PPT模板，内容创作缺文案灵感，营销GEO/SEO没人教，学习还得自己琢磨费曼技巧。Yao Open Prompts 把116个实战中文提示词按场景分类整理，提供工作/学习/内容/营销/生活全覆盖的AI提示词库。不仅有智能元提示词生成系统V0.6（RTF框架），还包括36个内容运营、25个GEO营销模板、产品原型/网页PPT/合同生成等，直接复制替换变量即可用。GitHub：github.com/yaojingang/yao-open-prompts- AI工作：合同生成、销售话术、产品原型、PPT/网页设计；- AI内容：短视频文案、公众号HTML、AI绘画、爆款重构（49个）；- AI营销：GEO实战模板、结构化数据、增长诊断、合规风险（28个）；- AI学习：费曼提问、批判思维、习惯养成、记忆术（11个）；- AI方法：元提示词工程、网页逆向、Nano Banana创意合集；- 英文版同步（prompts-en/），支持多模型测试迭代。网页导航：yaojingang.github.io/yao-open-prompts/ 完整目录：CATALOG.md，一键复制Prompt正文，替换{{变量}}即上手。开源CC BY 4.0，持续更新，完美适配Claude/Copilot/Gemini等中文场景。#AI提示词##Prompt工程##中文AI##内容创作##AI营销#

27. 说「谢谢」真的能让 AI 更听话吗？AI 有没有隐藏的「礼貌」指令？

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38. 当你的健康，被一个靠谱AI朋友主动“留心”

39. #天禧AI从助手到队友# 刚蹲完联想天禧AI生态伙伴大会的直播，有被震撼到，不是简单的功能升级，而是一次AI能力的基因突变。可以这么理解，过去的AI是助手，问它才答。而今天的天禧AI 3.5，在进化成你的队友。它的核心就八个字：思你所想，行你所愿。到底是什么意思呢？七哥来解释下。首先它真的有“记忆”了，能打通你在手机、平板、电脑上所有的碎片信息，其次会“主动规划”。看到朋友分享的旅游地，能自己查景点、看你的日程、算预算，甚至把酒店机票都给你规划好，不再需要你一步步下指令，打造以"人"为中心的AI超级智能体。说白了，就是能做更多的事情，全域知识库打通+多智能体协同，直接让AI有了闭环执行的硬核实力！看的出来联想正在重新定义人和AI的关系。它不再是一个需要被管理的工具，而是一个能帮你思考、替你执行的伙伴。这才是AI的未来啊！

40. #天禧AI从助手到队友# 过去的一年，联想天禧AI生态取得了一系列耀眼的成果。月活用户2.8亿，全年度分发量突破40亿次，生态开发者持续增长到23万人~随着技术的不断进步，用户对AI接受度越来越高，联想天禧AI生态也有了更高的愿景，那就是最终实现个人AI的普惠，对AI工具的定位也从助手向队友转变。具体到应用场景，我们可以来举个简单的例子，当你下达一个复杂指令:制定一份明年的旅行攻略并预订机票酒店。天禧AI就能化身成一位懂你习惯、知你所需并行你所愿的“项目经理”，统筹调度日程、搜索、预订等多个领域智能体组成“工作群”协同完成~未来，天禧AI将不再只是被动响应指令的工具，而是能够主动理解你的需求、预判你的意图，并调动整个生态资源为你排忧解难的“硅基队友”~

41. #阿里发布千问AI数字人形象# 谁懂啊！小酒窝一出来，AI瞬间让人感觉不再冰冷。可爱带酒窝形象超亲民有温度。这才是科技要做的事，从日常聊天到生活办事全覆盖，还布局了完整的AI服务与机器人体系。随着生态不断打通，衣食住行都能靠简单对话解决，交互体验直线升级。#阿里发布生态级AI助手千问小酒窝#

42. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

43. AI手机的到来或许不再久远，真正的人车家AI全交互，AI的深度交互，不止于手机。小米技术北京发布，基于MiMo大模型打造移动端AI交互测试产品Xiaomi miclaw，开启小范围封测，是小米探索Agent的尝试。相较传统AI助手，拥有系统底层、个人上下文理解、生态互联、自进化四层能力。小米miclaw这波直接把移动端Agent落地，系统级能力拉满，AI手机和AIOS的时代是真的要来了。别家AI最多是APP级助手、被动响应、只能做简单指令，小米miclaw是系统级Agent、主动规划、能自主完成复杂任务、深度绑定小米全生态，生态伙伴1.5万家、设备超10亿台。用全球最大IoT生态喂饱它，不敢想真正AI的到来。这就是AIOS和真AI手机的样子，而不止是用手机AI点个外卖、购物这些场景，是生活方方面面的全覆盖。

44. 《Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML》作者：Thariq Shihipar（Anthropic Claude Code 团队工程负责人）发布时间：2026年5月8日原始链接：网页链接一、文章主要结构********引言/问题提出 Markdown 作为 AI agent 默认输出格式的局限性Why HTML?（核心论证）How to Get Started 强调无需复杂设置，自然语言即可Use Cases（分类用例）9大应用类别，20个具体HTML示例文件FAQ（常见质疑）回应token效率、速度、版本控制等质疑Stay in the Loop（情感升华）回到"人在回路中"的核心价值主张二、核心论点（Thesis）********在 AI agent 能力日益增强、上下文窗口已达百万 token 的今天，Markdown 作为 AI 输出格式已经过时，HTML 才是更优的选择。它能提供更高的信息密度、更好的可读性、更方便的分享、双向交互能力，以及更深的上下文整合。前提条件（作者的关键假设）：用户越来越少手动编辑 AI 产出的文件，更多是通过 prompt 让 AI 修改Markdown 的核心优势（易于手动编辑）因此变得不那么重要现代模型上下文窗口已足够大（Opus 4.7 达 1M token），token 效率不再是瓶颈AI 生成 HTML/CSS/JS 的质量已经足够好。三、综合置信度评估********总体评分：⭐⭐⭐⭐ （4/5）强处：✅ 作者是 Claude Code 团队的工程负责人，有第一手的深度使用经验✅ 提供了 20 个可直接在浏览器中打开的实际示例文件✅ Simon Willison（业界知名独立开发者）独立验证并背书✅ Hacker News 热度极高（500+ 点赞，270+ 评论）✅ 文章结构清晰、论证维度覆盖面广、FAQ 坦诚回应质疑弱处/需注意的偏见：⚠️ 利益冲突：作者是 Anthropic 员工，推广消耗更多 token 的输出格式直接有利于公司收入（HN 评论中被多人指出）⚠️ 选择偏差：展示的都是 HTML 效果最好的案例，没有展示失败或效果不佳的场景⚠️ 人群适用性：作者和他的团队都是高水平工程师，这种工作流对非技术人员的适用性未经验证⚠️ 版本控制问题未解决：作者承认这是最大痛点但没有给出方案⚠️ 缺少定量数据：没有 A/B 测试、没有阅读完成率对比、没有任务完成时间对比——所有"更好"的判断都是定性的⚠️ 人类可编辑性下降：HN 高赞评论指出，转向 HTML 意味着人类更难直接参与编辑，可能反而让人更加依赖 AI——与"Stay in the Loop"的初衷产生矛盾四：最终判断********核心论点（HTML 在信息密度和表达力上远超 Markdown）是客观正确的。但"全面用 HTML 替代 Markdown"的激进立场需要打折扣——更合理的结论可能是：针对需要丰富视觉呈现和交互的输出场景，HTML 是明显更好的选择；但 Markdown 在配置文件、快速笔记、版本控制友好的文档等场景仍有不可替代的优势。这其实也是作者在 FAQ 中自嘲"可能走了极端主义路线"时隐含承认的。

45. Notion + Ai化快捷指令，记账太方便啦！完整配置教程

46. 如何抢在90%的人前面赚AI的钱，避AI的坑？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能发展

47. 你的Ai视频为何总比别人差一点？你希望通过提示词来提高画面质量，但问题在于，无法控制生成过程，就无法控制结果，用RHTV可以直接解决这些问题 #runninghub、#rhtv#aigc#ai视频#ai视频剪辑

48. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

49. #天禧AI从助手到队友#前段时间发布的天禧AI 个人超级智能体3.5有没有体验过的朋友？4.0也即将到来了！天禧AI3.5实现个性化、行动力、交互体验三大飞跃，核心升级是从“执行命令的助手”转变为“主动预判、深度协同的队友”。首先是个性化，它具备全时空主动记忆能力，能基于用户习惯主动提供服务，并整合跨设备信息形成个人知识库。其次是能调度多个AI智能体协同完成复杂任务，并新增AI播客、修图等场景化深度功能。在交互体验上，通过超级互联技术实现多端一致体验，并提供AI随心窗等更自然的交互界面。在实际应用中，就像直播里演示的那样，它能够深度融入工作、学习与生活场景，多屏同步下能高效执行任务，碰一下就能传等等。我觉得天禧AI从助手真的是从工具变成了有闭环执行能力的队友，真的很方便。

50. AI懂得多不如懂你！小艺怎么让生活化繁为简

51. #天禧AI从助手到队友#今天是联想天禧AI生态伙伴大会，天禧AI已迭代至3.5版本，多端活跃占比超80%，天禧AI3.5实现个性化、行动力、交互体验三大飞跃，AI能力从助手到可以有闭环执行能力的队友，成为以"人"为中心的AI超级智能体，更是懂「场景切换」的智能伙伴，在工作时能迅速串联指令，搞定跨设备协作，生活里又能预判需求，安静打点好琐事。天禧AI一体多端实现的不仅是设备联通，更是体验的连贯感。联想天禧AI可以说越来越强大。

52. 你最想让AI给你造个什么工具？是摸鱼神器还是效率助手？红衣大叔周鸿祎的微博视频

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54. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

55. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

56. 360发布“养龙虾”安全指南！ #大有学问 #养龙虾 #OpenClaw #AI工具 #红衣聊AI

57. 轻薄AI音频眼镜Vidda G11深度体验！舒适耳机，通话清晰，超强录音，AI秘书，控制家电，一机多用！

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61. 千问APP国内正式上线，“千问恐慌”愈演愈烈，OpenAI恐怕要被反杀了 #千问APP #AI #AI助手 #开源大模型#阿里巴巴

62. 在#华为PuraXMax#上，全新升级的小艺智慧大脑大家有体验吗？这次真的是“更懂你、更聪明、更能干”，实实在在解决我们的日常痛点，不用反复唤醒，就能主动伴随帮我们解决问题，更能帮我们记录分享生活，这样的随身AI助手，才是我们真正需要的～#小艺# #HarmonyOS6# #华为Pura90系列# #鸿蒙越用越香# 一雪的微博视频

63. 国外一个网友总记得《Gemini 3 提示词最佳实践：日常使用指南》，内容如下：我用 Gemini 3 Pro 有一段时间了，直接说吧，它比 2.5 Pro 强太多了!这篇文章分享的是目前对我最有效的一些原则和结构模式。这不是什么金科玉律，更多是给你一个起点，帮你找到适合自己的策略。拿去试试，调整优化，不断迭代。核心原则Gemini 3 更喜欢直接明了的指令，逻辑胜过冗长。要想发挥最佳性能，遵循这些核心原则:1、精确指令：输入提示词时要简洁。Gemini 3 对直接、清晰的指令响应最好。明确说出你的目标，别绕弯子。2、一致性与明确参数：在提示词中保持统一的结构(比如标准化的 XML 标签)，并明确定义那些容易产生歧义的术语。3、输出简洁度：默认情况下，Gemini 3 不太啰嗦，倾向于提供直接、高效的答案。如果你需要更像聊天或者更随性的风格，必须明确提出要求。4、多模态协调：文本、图像、音频或视频都应该被同等对待。指令中应该明确提到具体的模态，确保模型能综合处理它们，避免孤立分析。5、约束条件放置：把行为约束和角色定义放在系统指令中，或者提示词最开头的位置，这样能确保它们锚定模型的推理过程。6、长上下文结构：处理大量上下文(书籍、代码库、长视频)时，把你的具体指令放在提示词末尾(数据内容之后)。7、上下文衔接：从大段数据过渡到你的问题时，要明确做好衔接。用一个过渡短语，比如"基于以上信息……"，然后再提问。内容很长，可以看原文，也可以看我的配图。原文链接见评论区。#提示词##提示词工程##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

64. 理想AI眼镜Livis正式上市1699元起售看了下核心卖点：- 24h级佩戴无忧（镜架轻+续航长）- AI响应极快（我认为这个比功能还重要）- 功能丰富基础上 + 专属语音车控能力- 自研操作系统（眼镜领域国内首家）- 标配蔡司镜片（本近视党点个赞）心动么？（原因是什么）#理想首款AI眼镜售价1699元起##理想AI眼镜Livis#

65. Notion API 功能升级快捷指令直接调用模版

66. MG4要出SUV版本信息实锤？就这张谍照图来说延续家族化设计语言，沿用标志性发光Logo与大灯造型，而且前脸新增贯穿式灯带？有一点挺值得赞扬的，坚持配备非隐藏式机械门把手，兼顾实用性、安全性与合规性要求，这是好事！#MG4要出SUV了#

67. 小度AI眼镜Pro，生活记录新方式

68. DeepSeek:教你如何正确✔️使用ai指令，（干货版建议收藏）

69. AI总给你"正确的废话"？四要素指令法来了

70. 别再跟AI“对牛弹琴”了，它真不背这个锅

71. 为什么你的提示词，昨天好用，今天就废了

72. WorkBuddy高效指令模板

73. 如何精准给AI下指令

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75. 你的提示词，90%输在了“不清晰”上

76. 别怪AI笨，是你不会问

77. 为什么你的AI总是答非所问三招让它秒变贴心助理

78. 为什么你的 AI 总是“听不懂人话”？真相是

79. 模糊、冗余、缺结构

80. 2026年不会写提示词也能用好AI

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85. 2026年最值得学会的6个AI提示词技巧，学会了效率翻倍

86. 从“问错AI”到“用对AI”

87. AI使用系统指南·第3篇 | AI输出越用越香

88. 建议收藏

89. 2026年普通人AI提效指南

90. 2026必看！10个AI提示词模板，60秒写出专业内容，普通人也能逆袭

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97. 我让5个行业的人试了WorkBuddy，指令模板直接给你整理好了

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113. 提示词工程的范式跃迁——从“指令技巧”到“目标定义”

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132. AI提示词工程蓝图框架文字大纲一、核心逻辑与公式 • 输出质量核心公式输出质量 = 任务清晰度 × 上下文密度 × 约束完整度 × 迭代反馈二、认知纠偏：误区与真相 • 误区1：提示词等于咒语（越玄妙越灵验）真相1：提示词是沟通协议（旨在对齐意图） • 误区2：提示词越长越好（堆砌文字等于效果）真相2：信息密度大于长度（关键在于要素齐全） • 误区3：提示词可以一次成型（不需要迭代）真相3：迭代优于一次成型（由反馈驱动优化） • 本质认知提示词即规格说明书。您所撰写的是“验收标准”，而非“灵感祈祷”。三、目标对齐：把“想要”翻译成可执行任务四个维度： 1. 角色：你是谁？以谁的口吻？ 2. 任务：要做什么？输出什么？ 3. 受众：写给谁？他们懂什么？ 4. 成功标准：怎样算“好”？怎么验收？四、上下文来源 • 背景 / 目标 / 场景：为什么做？用于哪里？ • 资料 / 数据 / 摘要：事实与证据（减少猜测） • 示例 / 反例（Few-shot）：风格可视化 • 限制条件 / 边界：什么不能做？五、快速对齐技巧 • 先问再答：缺什么信息就补充什么 • 写清输出格式：如标题、表格、JSON等 • 给验收条款：列出3条关键指标即可 • 用样例锁风格：提供“像这样”或“不要那样”的示例六、提示词结构模板：6块骨架（按顺序拼装） 1. Role（角色）：你扮演谁？口吻与立场 2. Goal（目标）：要完成什么？需可量化 3. Context（上下文）：必要信息、资料或数据 4. Constraints（约束）：限制与边界 5. Format（格式）：输出结构，如表格、清单 6. Examples（示例）：样例或测试（Few-shot）七、使用建议 • 新手：先使用模板，确保“要素补齐”；其中角色、任务、格式、标准这“四件事最关键”。 • 进阶：将可复用的部分沉淀为提示词库；对同一任务制作3个版本进行对比，寻找关键“变量”。 • 关键：遵循“先对齐，再优化，后自动化”的路径。八、约束矩阵 “约束”并非限制您，而是帮助模型少走弯路，包括： • 范围：做什么 / 不做什么 • 格式：结构 / 字段 / 顺序 • 风格：语气 / 长度 / 受众 • 质量：标准 / 引用 / 替换 • 必须包含：至少必须 / 逐条 • 输出为：表格 / JSON / 清单 • 禁止：不要臆测 / 编造 • 约束式句式：明确的指令框架九、AI辅助能力 AI能帮助您完成：补缺提问 → 改写压缩 → 自检打分 → 生成反例 → 提炼模板将“差在哪里”的分析写入下一版提示词中。十、迭代闭环流程 1. 草稿：拼合模板，确保要素齐全 2. 运行：输入指令，观察输出 3. 评估：对照成功标准进行打分 4. 修补：补充信息，修改约束 5. 沉淀：将优化版本入库复用，形成模板十一、行动清单（今天就能开始） 1. 选择一个高频任务，撰写一版模板提示词 2. 补齐要素：角色、任务、格式、成功标准 3. 让AI先提问：列出缺失信息的清单 4. 对同一任务制作3个版本进行对比，找出最有效的变量 5. 将最佳版本入库：做好命名、标注场景并附上示例总结路径：先对齐 → 再约束 → 后迭代 → 最后沉淀十二、常见大坑（需避免） • 不给上下文：让模型“猜猜看” • 不给格式：导致输出不可用或难以复制 • 没有标准：您自己也不知道如何评估结果 • 指令冲突：例如要求既简短又超详细 • 不迭代：一次不满意就更换模型 #ai #智能体#ai办公 #ai 工具

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