张大妈

Prompt Optimizer真的是提示词优化神器吗?

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06-03 19:27

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谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词,直接复制就能用
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【还在疯狂堆提示词?AI Agent最大的成本黑洞根本不在这】快速导读:别再盲目调试AI Agent了。真正的优化突破口,不在于你写了什么提示词,而在于你是否“看见”了它的思考过程。有人仅通过观察内部日志,就一夜之间砍掉了30%的token成本。---你是不是也这样调试AI Agent:改改提示词,看看输出,不行,再改改……感觉就像在黑暗中开枪,能不能打中全靠运气。大多数人下意识地认为,Agent不好用,就是提示词写得烂。于是花大量时间研究提示词工程,把系统提示词堆得越来越复杂。但真相是,你可能一直在和空气斗智斗勇。有人用OpenRouter配合LangFuse这类可观测性工具,只是简单看了一眼Agent运行的内部日志(traces),结果发现了惊人的浪费现场:一个任务里,Agent会傻乎乎地把同一个文件反复读4-5遍;执行一个简单的工具调用前,模型会先空转“思考”500个token;还有研究发现,40%的“卡顿”和“胡言乱语”,根源是工具响应太慢,而不是提示词有问题。一个开发者正是看到了这些,才一夜之间把token成本砍掉了30%。这揭示了一个正在变化的现实:AI开发的核心技能,正在从“提示词魔法师”,转向“AI认知侦探”。痴迷于调整那几句自然语言,可能正在让你错过系统中真正重要的问题。---简评:从“炼丹”到“手术”,AI开发终于开始进入可观测、可诊断的工程化阶段了。这篇文章就像一盆冷水,浇醒了那些还在“大力出奇迹”的提示词崇拜者。真正值钱的,永远是看到别人看不到的问题。---ref: x.com/nearlydaniel/status/2028567851108552862#AI创造营##人工智能#
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1. 谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词,直接复制就能用

2. 【还在疯狂堆提示词?AI Agent最大的成本黑洞根本不在这】快速导读:别再盲目调试AI Agent了。真正的优化突破口,不在于你写了什么提示词,而在于你是否“看见”了它的思考过程。有人仅通过观察内部日志,就一夜之间砍掉了30%的token成本。---你是不是也这样调试AI Agent:改改提示词,看看输出,不行,再改改……感觉就像在黑暗中开枪,能不能打中全靠运气。大多数人下意识地认为,Agent不好用,就是提示词写得烂。于是花大量时间研究提示词工程,把系统提示词堆得越来越复杂。但真相是,你可能一直在和空气斗智斗勇。有人用OpenRouter配合LangFuse这类可观测性工具,只是简单看了一眼Agent运行的内部日志(traces),结果发现了惊人的浪费现场:一个任务里,Agent会傻乎乎地把同一个文件反复读4-5遍;执行一个简单的工具调用前,模型会先空转“思考”500个token;还有研究发现,40%的“卡顿”和“胡言乱语”,根源是工具响应太慢,而不是提示词有问题。一个开发者正是看到了这些,才一夜之间把token成本砍掉了30%。这揭示了一个正在变化的现实:AI开发的核心技能,正在从“提示词魔法师”,转向“AI认知侦探”。痴迷于调整那几句自然语言,可能正在让你错过系统中真正重要的问题。---简评:从“炼丹”到“手术”,AI开发终于开始进入可观测、可诊断的工程化阶段了。这篇文章就像一盆冷水,浇醒了那些还在“大力出奇迹”的提示词崇拜者。真正值钱的,永远是看到别人看不到的问题。---ref: x.com/nearlydaniel/status/2028567851108552862#AI创造营##人工智能#

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4. 【这个Claude技能让你的AI提示词不再浪费额外Credits】快速阅读:一个名为prompt-master的开源Claude技能在一周内获得600+星标。它能根据你使用的AI工具(Cursor、Midjourney、Claude Code等)自动生成最优提示词,避免重复调整和浪费Credits。工具已支持35种常见错误模式修正和12种任务模板。---提示词优化工具并不新鲜,但这个项目的核心竞争力在于“工具特定路由”。同样是生成吉卜力风格的东京夜景俯视图,给Midjourney的提示词是45个token的逗号分隔描述符,先锁定相机角度防止模型默认街景构图,再叠加视觉线索。给DALL-E 3的提示词则变成80个token的散文句式,末尾专门加上“不要在图像中包含任何文字或字母”来抑制它爱出现的随机文本伪影。这种差异不是表面功夫。Cursor和Claude Code的上下文管理逻辑完全不同,用同一套提示词会直接崩。ComfyUI用户在用Stable Diffusion 1.5、SDXL还是Flux,输出结构都不一样,需要分别生成正向和负向提示块。甚至向o1模型添加思维链反而会降低效果,这是35种“烧Credits模式”中的一种。有观点认为直接跟Claude Code像跟人聊天一样就行,出错了再说要改什么。开发者的回应很务实:这能省Credits,也能让模型理解更清晰。但更重要的是使用场景远不止对话,图像、视频、研究、演示、配音,每个领域的最佳实践完全不同。项目在7天内从600星涨到900星,期间社区持续提出支持新工具的请求:Figma Make、Kimi 2.5、Ollama、Google Stitch。开发者几乎全天候在评论区确认兼容性,甚至当天就为特定用户添加了SeeDream和LTX 2.3的路由。v1.4刚发布,v1.5已经在规划agent支持。整个项目像是在验证一个简单但容易被忽视的事实:AI工具之间的差异比我们想象的大得多,通用方案在具体场景下往往意味着妥协。GitHub: github.com/nidhinjs/prompt-masterref:www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1rxyarx/i_built_a_claude_skill_that_writes_accurate#AI创造营##人工智能#

5. 【看懂 Claude Code 提示词:验证智能体、反过度工程、记忆压缩才是核心】快速阅读: Claude Code的npm源码包因人为失误意外泄露,有人从中逆向整理出26个提示词,覆盖系统指令、工具调用、智能体协作、记忆管理等全部模块,随后以MIT协议重新授权开源。这份材料本质上是一份提示词工程的实战教材。---有个细节值得注意:Anthropic事后将这次泄露定性为“人为失误”。200美元一个月的工具,整个提示词架构就这样从npm包里被人拆了出来。这26个提示词按功能分得很清晰:1个系统提示词负责身份定义和工具路由,11个工具提示词处理文件读写、shell执行、搜索等操作,5个智能体提示词分别对应探索、架构、验证、文档等角色,4个记忆提示词管理上下文压缩,1个协调提示词处理多智能体编排,还有4个工具提示词生成标题、摘要、建议。读完这些提示词,有几个设计决策让人印象深刻。其一是专门设置了一个“验证专家智能体”,它的职责就是在代码上线前想办法把它搞坏。这不是可选项,是写进架构里的。其二是反过度工程规则被明确写入系统提示词,“不要做用户没有要求的功能”。听起来像废话,但显然Anthropic认为有必要把它钉进去。其三是记忆压缩分9个章节,且保证每一条用户消息都被保留。有观点认为,大家都盯着系统提示词,真正值得研究的反而是那4个记忆提示词。多数AI编程工具在请求之间会忘掉一切,而Claude Code能记住项目结构和之前的编辑操作,这才是它用起来像同事而不像聊天机器人的原因。有网友提到,这个开源仓库引起广泛讨论,也有人认为被过度渲染了,从npm包里逆向提示词并不算什么技术壁垒,真正的护城河是模型质量和训练数据。这个说法大概70%是对的,提示词工程本身不是秘密,但好的提示词架构要花多少时间踩坑才能收敛到这个形态,那是另一回事。每个提示词都从零重写以符合法律要求,意图相同,没有逐字引用。MIT协议,可以直接用。所有内容在这里:github.com/repowise-dev/claude-code-prompts如果你在自己搭智能体,有一个问题可能值得先想清楚:你的系统里有没有一个专门负责破坏自己输出的角色?

6. Harness Engineering实践,做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统网页链接“本文介绍一个我近期做的一个实践流程,快速搭建了一个小平台,基于这个平台可以做全自动化的评测,乃至于整个系统的全自动化优化,包括三个案例:1. 基础的全自动化无UI评测;2. 带UI的自动化评测,甚至评测UI里面的内容质量;3. 整个系统的自动评测+优化,来回往复进行三轮,优化一晚上。”

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8. 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。

9. AI 编程优化常常需要手动试错、跑基准测试、对比结果,来回切换工具和分支,效率低下费时费力。pi-autoresearch 把实验循环自动化整合,为 pi AI 编码代理提供完整的自主优化解决方案。不仅有实时实验仪表盘和基准测试工具,还支持自动提交优化、回滚退化、置信度评分,甚至能导出可视化报告。GitHub:github.com/davebcn87/pi-autoresearch主要功能:- 自主实验循环:试想法→基准测试→保留改进→回滚退化→无限重复;- 实时状态小部件和仪表盘,支持快捷键 Ctrl+X 展开、Ctrl+Shift+X 全屏;- 实验日志记录 autoresearch.jsonl,容错重启,随时恢复进度;- 技能支持 autoresearch-create 自动配置、autoresearch-finalize 分支整理;- 置信度评分系统,基于 MAD 算法区分真实优化与噪声波动;- 可选 backpressure 检查,确保优化不破坏测试/类型/代码质量。支持终端运行,通过 pi install 一键部署,适用于测试速度、打包大小、模型训练、构建时间等任意优化目标。#AI编程# #开源工具# #自动化优化#

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