提示词过时了？别再死磕复杂指令！新模型一句话说清任务，输出质量反超精心设计提示_服务软件

1. #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

2. 千问发布2025十大AI提示词，股票意外排名第一，普通人如何用AI做好投资？

3. 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#

4. 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#

5. 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

6. 发现一个AI的新用法，再也不用担心不会写提示词了！

7. AI生成电影级别质感视频！Seedance 2.0提示词运镜技巧（附提示词案例）

8. 太震撼了！这个AI绘画模型生成的图片太牛了（GPT Image 2，附提示词和案例）

9. 想要把提示词练到极致，需要拥有自然语言、检索语言、哲学语言、编程语言，四大语言体系作为底层根基。很巧，这四个方向我都完整深耕、长期训练过。文学语言，我沉心深耕古典文本，反复品读《三国演义》文言原版，反复研读二十余遍，本科把《资治通鉴》看过一遍，也算一名长期积累的文学爱好者，以此养文字气韵与表达质感。检索语言，得益于本科科技情报专业的系统学习。从前不觉珍贵，如今回望才明白，这门课实则是藏在时代里的无上绝学，塑造了精准拆解、限定边界、筛选信息的底层思维。哲学语言，深耕维特根斯坦的语言哲学，厘清语言的边界与认知的本质，辅以乔姆斯基理论补足底层语言逻辑，用以构建思辨框架与概念定义能力。编程语言，依托早年硬核实践沉淀。96 至07年期间，独立编写十七款软件，带队统筹完成五十个软件项目开发，常年的代码实践，练就严密的结构化思维、层级逻辑与工程化闭环能力。文学赋予表达灵气，检索锁定精准边界，哲学搭建认知顶层，编程筑牢逻辑骨架。四大语言体系相互交融、彼此支撑，最终沉淀出我当下对高阶提示词的理解。#新媒沈阳聊ai#

10. 别再学提示词了：为什么它是AI时代最短命的技能？

11. 提示词工程的终点，是人的认知工程表面上是在训练 AI，实际上是在训练人如何思考。一个人提示词水平越高，说明他越能清楚表达目标、限定问题、定义概念、组织流程、验证结果。所以，提示词工程的本质不是机器技巧，而是人的认知修炼。#新媒沈阳聊ai#

12. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

13. Seedance 2.0 到底怎么写提示词，才能真的有“电影感”？我测试下来一个结论：别堆参数，写“分镜”。Seedance最强的能力，是把文字拆成镜头语言。所以提示词一定要有结构：✅ 主体 + 场景 + 时间✅ 镜头顺序（特写 → 中景 → 远景）✅ 镜头运动（推近 / 跟拍 / 环绕 / 慢动作）✅ 情绪氛围 + 原生音效✅ 节奏设计（前慢后快 or 留白收尾）给你一条稳出片模板👇“雨夜老街，主角奔跑。开场手持跟拍，镜头突然推近面部特写，霓虹倒影映在积水中。背景有急促脚步声和远处警笛声，整体节奏紧张，电影级光影，结尾画面渐暗。”⚠️三点别踩坑：1️⃣ 一定写清镜头运动2️⃣ 音效是加分项3️⃣ 形容词控制在3个以内工具已经到位，拼的是表达能力。你们最近跑出什么好片？#Seedance必玩提示词模板##HOW I AI##过个有AI年#

14. 用了这5大技巧后，原来AI人物还可以这么真？

15. OpenAI发布的为各行各业提供即用型提示词包，涵盖多个领域！从IT行业、销售、产品到市场营销、客户服务等，助你提升工作效率，轻松应对各种任务！无论是工程师、管理者还是高管，都能快速找到合适的提示词，优化工作流程。提示词包地址：academy.openai.com/public/tags/prompt-packs-6849a0f98c613939acef841c#微博兴趣创作计划##AI创造营##微博新知##AI生活指南#

16. 最近这几天咱们星球的好多同学都私下咨询我之前在《我的创作方法论》那篇文章里分享的没有 AI 味的提示词，我其实写的很详细了，但是，可能很多同学还是没看懂，这里我专门录制了一套视频教程《如何使用 AI 写出没有 AI 味的文章？成功率极高》，全程演示了我是怎么用的？以及详解了我的那套提示词，以及适用场景。没错，这套提示词，按照我的场景和使用方法，成功率几乎 100% ，人工创作特征超级显著，朱雀大模型等 AI 检测都检测不出来。感兴趣的可以去看看，学习一下。#科技先锋官##HOW I AI##副业赚钱#

17. 92.7%的顶流整活视频❗这个AI工具一句话就能搞定

18. 一杯奶茶难倒AI巨头？千问崩溃背后的AI时代技术变迁

19. #罗福莉谈token价格战#以前是比词元（token）的价格谁更低，但是会产生很多无效词元，最终浪费用户成本，体验非常的差，用户就会流失。但是在Agent时代，比的是有效词元的消耗，打价格战没有意义，这也倒逼厂商研发出更高效率的大模型，提供更合理的定价策略和用户体验，从而吸引更多的用户，形成良性循环。

20. 2026年了！大部分人还不会给AI提示词。

21. 全网最全，Banana pro 30个炸裂玩法大合集，附国内可用渠道

22. AI怎么做出电影感？AI大师级运镜玩法大全!

23. 【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？

24. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

25. 15 组文案润色 AI 提示词，秒变神仙质感（直接复制即用）

26. 8种让AI光速出图改图的必学技巧总结了8种不写复杂关键词，也能让AI快速出图和改图的技巧，新手小白也能轻松学会！#ai设计 #ai教程 #ai工具 #ai新春游园会 #托尼三三

27. 彻底摆脱AI味儿！用这3个邪修指令，强到离谱了…【旁门左道PPT】

28. #Seedance必玩提示词模板#千万码住🔥即梦3.0导演级运镜提示词，拿去抄‼在练习AI试试的时候发现运镜提示词真的太重要的，会写运镜提示词，直接把画面效果提升100倍！#HOW I AI##过个有ai年# seedance必玩提示词模板

29. 2026年了，还没试过AI拍片？通义万相带你实现“出片自由”

30. 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。

31. 【AI辅助设计】Claude Design 提示词疑似泄露：7 万字的系统指令，到底写了什么

32. 分享 NotebookLM 十大高级提示词，收藏起来玩转 AI 提效！

33. 千问23天月活突破3000万碾压欧美，中国AI时代开启！就在刚刚，确认数据！千问23天月活突破3000万，首周下载量1000万碾压欧美，阿里AI从“技术储备”向“价值落地”加速演进 #AI #阿里 #千问

34. 【同样用 AI，别人产出碾压你？差距全在提示词工程】2026年，AI领域有一个令人不安的真相：模型不再是瓶颈，提示词才是。两个人在同一个任务中使用相同的模型，产出质量却天差地别。平庸者得到的是需要推倒重写的废话，而专家得到的是直接进入生产环境的成果。提示词工程不是某种玄学，它是AI经济时代最有价值的技能，因为它决定了你与AI交互的质量天花板。以下是迈向专家级提示词工程的完整路径。---第一阶段：基础认知——具体性击败普遍性大多数提示词失败的原因在于：大语言模型本质上是在预测下一个概率最高的字符。当你给出的指令模糊时，模型会填充统计学上最平庸的内容。专家提示词必须包含的六个要素：1. 角色：给模型一个具体的身份，如“拥有15年经验的B2B SaaS产品策略专家”，这决定了它的词汇量、深度和视角。2. 背景：模型需要知道你的行业、受众、限制条件和目标。没有背景，模型只能靠猜测。3. 任务：明确具体的动作，例如“对比三个竞争对手的定价、功能和话术，撰写一份竞争分析报告”。4. 格式：规定输出的形态，如表格、两段式的建议或特定的代码结构。5. 约束：明确告诉模型“不要做什么”，比如“不要使用营销术语”、“不要超过500字”。6. 质量标准：定义什么是“好”，例如“分析必须具体到足以让产品团队在5分钟内做出决策”。---第二阶段：结构化技巧——让逻辑清晰可见1. 使用XML标签Claude等模型对结构化输入非常敏感。使用标签如 <context>、<task>、<constraints> 可以消除歧义，让模型明确每一部分指令的功能。2. 背景在前，问题在后当处理长文档或大量数据时，始终将参考资料放在问题之前。先让模型加载上下文，再提出要求，这比先问问题再给资料的效果要好得多。3. 少样本学习（Few-Shot）给模型三到五个例子，效果胜过十段文字描述。展示你想要的模式，包括正常情况和边缘情况，模型会迅速捕捉到你未言明的逻辑。---第三阶段：高阶策略——深度思考的逻辑链1. 链式思维（The Chain Method）永远不要让模型在一个提示词里完成五件事。将任务拆解：先做调研，再找差异，最后写文案。每一步的质量都会累积，最终形成深度远超单一指令的成品。2. 自我修正循环模型的初稿往往只是草稿。加入一段指令：“重新阅读你的回答，按准确性、具体性和可操作性打分（1-10分）。针对低于8分的维度进行修正，并给出最终版本。”3. 动机约束不仅要告诉模型“做什么”，还要告诉它“为什么”。当模型理解了“字数限制是为了适应Telegram的显示逻辑”时，它在精简内容时会表现得更智能。4. 多维视角分析对于复杂的决策，要求模型从不同角色（如CEO、CFO、客户）的角度分别进行分析，最后再综合成一个平衡各方利益的建议。5. 元提示词（The Meta-Prompt）当你不知道如何写好提示词时，让AI帮你写。描述你的目标和背景，要求AI为你生成一个最有效的提示词结构。---第四阶段：系统化精进——从战术到战略1. 持久化上下文文件为不同类型的工作建立Markdown文件，如写作准则、分析框架或项目背景。在对话开始时让模型先读取这些文件，确保它始终遵循你的个人标准。2. 模板库意识将每一个成功的提示词沉淀为可复用的模板。剥离具体内容，保留结构变量。随着时间的推移，这种复利效应将成为你最大的竞争优势。3. 每周反馈闭环每周复盘你的AI产出：哪些地方没达标？提示词哪里可以改进？将这些教训更新到你的上下文文件中。---总结与启示提示词工程不是在寻找某句“咒语”，而是系统性地增加交互的确定性。平庸者在依赖模型的随机性，而专家在消除模型的随机性。当你掌握了这些技术，你会发现你使用的仿佛是完全不同的另一种技术。在这个AI时代，你的提问能力，就是你的生产力上限。x.com/eng_khairallah1/status/2046881340977782970

35. 【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#

36. 腾讯用170K风格提示词和1.4M图像，重塑AI风格迁移数据基座

37. 即梦AI视频6大经典提示词公式

38. 如何用视角来提升设计效果？这3个技巧新手必学！想让设计更有视觉效果，改变视角是个好方法，那如何用AI不写提示词的情况下，生成这样充满创意的视角呢？ #AI #AI新星计划 #平面设计 #AI生图 #AI工具

39. 又变强了！Nano Banana 2究极强大玩法～【免费渠道合集】

40. 2分钟南极AI短片卖100万？怎么做的? 硬核拆解最强AI视频工作流

41. Claude code + GPT5-codex 双管齐发的效果是否更好，还是单用好，怎样体验最好？

42. 《扣子开发 AI Agent 智能体应用》018-提示词编写和优化（扣子平台设置提示词案例）

43. 《腾讯元宝从入门到精通》002-提示词设计与优化

44. 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！

45. Seedream5.0深度测评，炸裂玩法大集合！新上线的生图模型Seedream5.0到底怎么样？1期视频搭配超多案例，快速上手核心玩法！#ai #设计 #ai生图 #ai教程 #托尼三三

46. 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

47. 今天看到一个关于 Loop Engineering （循环工程）的说法，从工程师的角度，感觉比 Agentic Engineering 更具体。提示词（Prompting）是一个 Bug，而非特性。别再痴迷于琢磨动词和上下文窗口了。如果你的工作流还得靠你去做一个“提示词耳语者”（Prompt Whisperer），那你已经输了。在一个渴求“系统化”的世界里，你只不过是个手动挡的操作工。 “氛围编程”（Vibe Coding）拿来做演示固然有趣，但真正的进化是**“循环工程”（Loop Engineering）。你不再是写一段提示词，而是构建一个递归环境**：让智能体（Agent）自行评估失败、重构逻辑，并不断迭代，直到意图与输出之间的偏差（Delta）归零。人类不应是那个修修补补的编辑，而应是整个循环的架构师。停止与机器对话。去建造那台会“自我对话”的机器。

48. 不知道大家发现了没有，用 AI 大模型写作的时候，AI 特别喜欢自动帮你加粗什么的，复制出来就是那种带有 MarkDown 标签的，如果你不想用，你可以写个提示词去掉。比如，我经常这么用，MarkDown to Text 提示词：{ "task_description": "你是一个文本处理工具，任务是将输入的 Markdown 格式文本转换为纯文本。", "requirements": { "content": "保持文本内容不变。", "syntax_removal": "移除所有 Markdown 语法，包括但不限于：代码块、链接、标题（移除标题的标签，如 '#'）、加粗、斜体、列表等标签。", "output_format": "输出后的文本不包含任何 Markdown 标签，仅保留文字内容，整齐清晰，不添加额外格式或符号。" }, "example": { "input": "```markdown\n# 这是一个标题\n这是普通文本，包含**加粗**和*斜体*。\n\n- 列表项1\n- 列表项2\n\n```python\n# 代码块示例\nprint(\"Hello World\")\n```\n", "output": "这是一个标题\n这是普通文本，包含加粗和斜体。\n\n列表项1\n列表项2\n\n代码块示例\nprint(\"Hello World\")" }}送给大家这份提示词，以后，AI 写的内容，可以直接粘贴到微博了。#微博兴趣创作计划##AI创造营##提示词工程#

49. 1688 推理型推荐落地实践

50. 《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）

51. 即梦AI 4.0绘画提示词大全：30种经典风格模板 + 4K超清生成指南

52. 【AI辅助设计】告别“咒语”恐惧症！我的AI提示词可视化编辑器，让创意修改像点菜一样简单

53. AI提示词技巧！一文学会高效地对AI进行提问

54. CodeBuddy领航：AI辅助编程应用·架构·交付

55. 012-AI 短视频分镜头设计（AI绘画提示词入门）

56. 【实用】LangChain 实战：自然语言驱动，登录交换机执行命令（DeepSeek，华为）

57. 即梦 4.0 运镜提示词实战拆解：21 个 AI 视频镜头参数完整整理（收藏版）

58. 重塑中大型MPV价值标杆 2026款比亚迪夏进阶上市

59. 评估工程正成为下一轮 Agent 演进的重点

60. 罗福莉：龙虾成本黑洞显现，需要更高token效率的Agent框架

61. #2025十大AI提示词##股票位列2025十大AI提示词榜首#12月22日，千问App发布2025十大AI提示词榜单，“股票”高居榜首且使用频率远超其他话题。这既折射出大众对资本市场的高度关注，也标志着AI已深度融入投资决策，成为重要理财辅助工具。

62. 我们的开源软件（THU-NMRC）在 GitHub 分为两个系列，一个是基于提示词工程、上下文工程、驾驭工程的 Auto 系列，目标是 AI for AI，实现 AI 自循环进化。一个是 Open 系列，主要是各类算法、应用和内容展示。刚刚开始，也还需要探索，基本上我们每天都会更新或者发布新的软件。#新媒沈阳聊ai#

63. #专家说未来最会编程的是文科生##AI时代文章写得好的人最会编程# 编程不再是理科生专属！AI让自然语言成为了“源代码”，只用精准描述，就能搞定爬虫、数据分析、小程序制作等曾经需要写代码的工作。文字力量的强大不再局限于精神层面！#智变之时#

64. #微博声浪计划##听见微博# 思维链提示通过自然语言中间推理步骤，显著提升大模型复杂推理能力。实验显示，在算术、常识和符号推理任务上优于标准提示，尤其PaLM 540B模型在GSM8K测试中表现突出。该方法具有可解释性、多任务适用性等优势，且稳健性强。未来可探索更大模型规模的潜力，关注推理本质等问题。热搜词：1741851745412.topic http://t.cn/AX2DO18W

提示词过时了？别再死磕复杂指令！新模型一句话说清任务，输出质量反超精心设计提示

精选参考来源