当前位置：

社区首页

电脑数码

软件应用

服务软件

AIGC文章详情

张大妈

AI知识库总说套话？三招让它讲人话

源自155位全网作者

05-31 09:28

精选参考来源

//@穆朔伪粮食:我之前写内部分享也写过这点，提示词工程包括vibecoding的本质是把你的职场合作做事的经验转换成大模型能够准确理解的指令，你和程序合作要讲需求背景，给相关资料，设计案系统案，那跟大模型合作也一样要准备。你和人合作按什么方式审核，验收，要给标准，边界条件，澄清需求，对大模型也一样。除此之外的所有歪招都是逗自己玩。//@汪有:本文非常好，我有个判断标准：如果一个人在没看到这篇文章之前，就能在使用AI时自行领悟出本文的大部分提问技巧，就说明这个人有相当的职场思考能力。学习本文技巧没那么重要，能把这些东西在实操里研究出来的能力非常重要。目前我接触的90%的职场人都没有这个能力。//@炸号青年小王:好的提问真的很重要……

让任何 LLM 说人话。不废话, 不客套, 直接给答案。地址：github.com/hexiecs/talk-normal/一段 system prompt, 把 LLM 啰嗦的、客服腔的输出变成直接、有信息量的回答。适用于任何模型 (GPT, Gemini, LLaMA 等)。在 GPT-4o-mini 上测试减少 73% 输出长度, GPT-5.4 上减少 72%, 同时保留所有有用信息。#How I AI#

全部
来源

内容由AI生成

1. //@穆朔伪粮食:我之前写内部分享也写过这点，提示词工程包括vibecoding的本质是把你的职场合作做事的经验转换成大模型能够准确理解的指令，你和程序合作要讲需求背景，给相关资料，设计案系统案，那跟大模型合作也一样要准备。你和人合作按什么方式审核，验收，要给标准，边界条件，澄清需求，对大模型也一样。除此之外的所有歪招都是逗自己玩。//@汪有:本文非常好，我有个判断标准：如果一个人在没看到这篇文章之前，就能在使用AI时自行领悟出本文的大部分提问技巧，就说明这个人有相当的职场思考能力。学习本文技巧没那么重要，能把这些东西在实操里研究出来的能力非常重要。目前我接触的90%的职场人都没有这个能力。//@炸号青年小王:好的提问真的很重要……

2. 让任何 LLM 说人话。不废话, 不客套, 直接给答案。地址：github.com/hexiecs/talk-normal/一段 system prompt, 把 LLM 啰嗦的、客服腔的输出变成直接、有信息量的回答。适用于任何模型 (GPT, Gemini, LLaMA 等)。在 GPT-4o-mini 上测试减少 73% 输出长度, GPT-5.4 上减少 72%, 同时保留所有有用信息。#How I AI#

3. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

4. 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

5. 跑步训练的数据陷阱

6. 2025设计师必学的AI生图方法，0基础教程来了！ AI出图别只磕关键词，1期视频总结超多的AI出图方法，还有图文教程！#设计 #平面设计 #Lovart #ai新星计划 #抖音知识年终大赏

7. 大模型Agent的核心还是prompt？

8. 在价值5万元的苹果本上部署本地大模型+小龙虾是什么体验？

9. 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

10. 【Prompt Engineering没死，只是换了一张脸】快速阅读：2024年那套靠“魔法短语”驱动AI的玩法基本过时了，但“Prompt Engineering已死”这个论断本身也夸张了——真正死掉的是技巧，活下来的是思维方式，只是迁移到了更高的层面。---原文来自Reddit，一位用户用AI生成了一篇文章，论证“Prompt Engineering在2026年已经死了”。有人立刻问：这篇文章的prompt是什么？发帖者坦白了，分三次迭代完成，第一次是“给我支持这个观点的论据”，第二次是“写得像个聪明的大学生”，第三次是“别聚焦在prompt工程师这个职位上”。这件事本身就是一个有趣的自我证伪——一篇论证prompts不再重要的文章，是用精心迭代的prompts写出来的。不过抛开这个讽刺，文章的核心判断其实有几分道理。2024年那套“把AI当精灵供着、一个词说错就翻车”的时代确实过去了。现在的模型理解意图的能力强多了，你语言混乱它照样能猜出你在问什么。那些当年被当作“独门秘籍”传授的技巧——Chain of Thought、情感刺激词、persona hacking——很多已经被直接训练进模型了，你不需要特意触发，它默认就会做。真正的变化在于，行业的杠杆点从“怎么说”转移到了“给什么”。RAG（检索增强生成）、evaluation loop、agentic工作流、自动优化框架（如DSPy）——这些系统级的东西，才是现在决定AI输出质量的关键变量。你花在精调措辞上的时间，远不如花在数据质量和架构设计上值钱。但评论区里有个观点说得很准：死掉的是gimmick（那些投机取巧的“花招”），不是discipline（这门职业背后的“方法论”）。你还是需要告诉系统“什么是成功，什么是失败”。你还是需要定义边界、约束条件、失败时怎么处理。只不过这些决策已经从“我该怎么措辞”升级成了“我该怎么设计这个系统的逻辑层”。有观点认为，prompts就是AI的语言，RAG不过是一个知识检索机制，没有精准的prompt，RAG系统照样会产生幻觉。这话不算错，但有点守旧——它描述的是今天，不是趋势。另一个更有意思的视角来自讨论中：问题不是prompts重不重要，而是“谁在写prompts”。DSPy这类框架是让另一个AI来优化prompt，人类只需要定义“什么结果算好的”。这个“Ground Truth”的设定，才是真正需要人类判断力的地方。所以“Prompt Engineering”这个词在某种意义上确实在消亡，就像“Webmaster”这个职位的消亡——不是因为工作不再需要，而是因为技能变成了更广泛角色的一部分，不值得单独挂牌了。一个有点未解决的问题留在这里：当模型足够强、系统足够智能，人类剩下的那部分判断力——定义“什么是好的输出”——还能维持多久？---点评：你以为咒语死了，其实是咒语成仙了。2024年那套“一个词说错AI就翻脸”的玄学，确实该进博物馆了。但说Prompt Engineering死了？这就像说“会打字”死了——不是技能消失，是技能降维成了呼吸，你甚至感觉不到自己在用它。真正有趣的是那个自我证伪的套娃：用三轮精心迭代的prompt，写出“prompt不重要”的文章。这不是打脸，这是进化的活标本。当技巧被训练进模型，你省下的不是思考，是表达思考的摩擦成本。死掉的是“说话的艺术”，活下来的是“想清楚的能力”。前者有套路可抄，后者从来就没捷径。---www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1rci46t/prompt_engineering_is_dead_in_2026

11. AI圈最顶级的一次争吵，理解世界还是堆模型？ #大咖观察 #红衣聊AI #大模型 #人工智能

12. LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了？

13. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

14. 雇佣过目即忘的天才：为什么企业级AI总在浪费钱？| 甲子光年

15. OpenAIGPT-5.5 模型提示词披露『永不谈论哥布林』，此举是出于哪些考虑？

16. 一篇59年前的论文当然不可能决定或改变一个时代，但在合适的时间，被合适的人用在了合适的问题上，它就能改变一条路径。#大咖观察#红衣聊AI #deepseek #梁文峰 #人工智能

17. 2026年了，AI可以无条件相信吗？怎么用才能不翻车？

18. 企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年

19. 回复@徐无山主:不要把大模型当成“知识库”，而是把它当成是支持自然语言交流的超大型智能数据库。个人知识库，在AI时代，需要自己构建，比如，我自己就一直使用类似于多叉树的形式来保存觉得重要的有价值的信息（我自己写了一个小工具）。评论配图 //@徐无山主:金老师，怎么把大模型变成自己的知识库啊

20. AI时代，更需要搭建个人知识库

21. 智能体，正在决定企业的生死？ #大有学问 #红衣聊AI #智能体 #AI工具

22. Gemini 3.1 Pro VS千问3，2026年还需要付费制AI吗

23. 我和欧洲“达里奥”做了一场对谈，如何用AI预测未来，用AI把工作效率提升10倍#AI #拉斯特维德 #超智能与未来 #AI预测未来#AI对普通人的影响

24. AI懂得多不如懂你！小艺怎么让生活化繁为简

25. 字跳TRAE团队发了个《2026 企业级AI编程实践手册》，总结了他们的AI编程方法论和工程实践网页链接“在2026年，AI编程已不再是实验性的尝试，而应该成为企业软件开发的核心生产力。本手册源于TRAE团队在构建AI编程助手过程中的真实实践——我们用AI构建AI，在这个过程中积累了从方法论到工程实践的完整经验。这不是一本理论书籍，而是一线研发团队的实战总结。我们将分享如何将AI真正融入企业级开发流程，如何建立可复制的工程规范，以及如何让团队从“会用AI”到“精通AI编程”。无论你是技术决策者、架构师还是一线开发者，都能在这里找到可落地的方法和工具。AI时代的软件开发不是替代人类，而是重构协作方式。让我们一起探索这个新范式。”#How I AI#

26. 高效提示词（prompt）工程指南

27. 【保姆级】RAG智能体终极方案：n8n+Google File Search，零门槛搭建高精度RAG工作流！

28. 2026必备！这8大AI工具，没有裸泳......

29. 爆肝三天，我总结了 GPT Image 2 全网最实用的玩法

30. 当下AI最火的三条主线其实很清晰：AI编程、企业智能体、AI创意生成。从数据服务视角看：AI编程基本已经做“关门”了，格局和供给都相对定型；企业智能体才是真的想象空间巨大，harness engineering、各类skills、工具编排、安全对齐，可做的服务特别多；AI创意生成则还在高速爬坡，高质量音画同步、真人级语音、精细化素材数据，缺口都还很大，空间依然非常广阔。三条路，三种完全不同的数据服务机会。

31. AI 如何“让人放心，把人放大”

32. 发现一个调试LLM系统提示词的妙招，很简单但是很有用，不管你把LLM设计成工具调用还是结构化输出的Agent，当它输出不符合预期的时候，直接基于当前的历史记录问它：你为什么要这么做？它对于自己错误给出的分析是最准确的。

33. Andrej Karpathy 总结让我认识到 LLM 今后的问题不是他比人类更聪明或者更蠢。真正的问题是， LLM 发展出来的能力，应该匹配什么样的资源，工具，或者人力。大规模神经网络今天很明显比人类更加擅长阅读代码。但是人类很明显更加擅长定义需求设计工程方案检查结果并且收集和产品化反馈。这两年 AI 的进化证明，长版他会突飞猛进（比如 vibe coding 越来越惊人），但是短板他就是进展缓慢（比如世界模型和深入理解现实世界的物理规律）。 AGI 是否到来并不重要了。关键是让 LLM 和人有一个更好的分工合作模式，更高效的创造更多财富。最终人脑和 LLM 发展的能力很可能是完全不同，但是通过某种方法论互相协作。而这种协作一旦达成，其他人和其他 LLM 都会被击败。

34. 这次AI应用培训内容相当的炸裂了，浓缩了我过去两年所有本地AI技术。ollama lmstudio llamacpp comfyui flux wan ltx gptq gguf coding agent openclaw rag。总之，你能想到的工作站级AI技术一网打尽了。本地AI场景全覆盖，本地文档，本地编程，本地生图，本地视频，本地搜索，量化技术，agent技术。总之，两年的AI迭代技术内容，经过优化和压缩，一次性做成培训内容交付。我的目标是构建一个全面的“本地优先”AI应用堆栈，涵盖了从模型服务到应用部署的完整流程。通过（GPTQ/GGUF）量化技术，解决在消费级硬件上运行大型模型的现实问题。入门简单（Ollama、lm studio ），也有深度内容Llama.cpp量化技术生态。并且将这些技术场景化，本地模型+IED+agent= ai coding、comfyui+模型+lora=本地视频、本地模型+agent+数据=rag 模型+agent+编程=无限可能。之前只做编程培训是因为AI编程的生态最选成熟，AI应用没起来。但现在AI本地化应用已经初见端倪。怎么说呢，这次培训就是AI全家桶，一次管饱。

35. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

36. 最强的AI生图模型是香蕉pro还是Image，或者flux黑森林？目前主流的个大模型怎么用，以及优劣势，一次性讲清楚。#aigc#ai新星计划

37. 回复@Hofvarpnir:人工迭代确实是最难的，因为人工修改的过程中体现的是你自己的写作水平和审美水平，水平越高，越能看得出 AI 写的不好的地方//@Hofvarpnir:感谢分享，这个尝试跟以前和gemini讨论的文章润色方案不谋而合。方案是喂给ai以前写的英文文章，生成一份“写作风格指南”，一份“写作样例”，配合设计的提示词（两种行动模式：Polish和Reconstruction）来工作。风格指南放上下文，样例作为知识库文档按需调用。最难的其实是一遍遍人工迭代的过程。

38. 2026企业级智能体白皮书｜甲子光年智库

39. 鹏说：AI Trading Agent时代下的思考

40. #科技先锋官# 2026年AI代理预测将成为驱动产业效率革新的核心力量，也因此被业界定义为AI代理年。企业无需专业团队即可快速部署，让AI代理高端配置变为普惠工具，企业级需求的爆发成为核心推力。数据显示，2026年全球AI代理市场规模预计达85亿美元，企业级应用覆盖将超10万家。过去AI多聚焦单一基础场景，而AI代理可自主理解目标、规划流程并执行复杂任务，在客服、销售、运维等领域大幅提升效率，这种一站式解决能力精准匹配了企业降本增效的核心诉求。随着算力租赁模式成熟与国产芯片技术突破，2026年企业AI算力成本较上年再降40%。以往中小企业因百万级训练成本望而却步，如今通过按需租用模式，算力投入门槛降至传统模式的1/10，加上动态扩缩容技术提升资源利用率，即使是中小微企业也能负担AI代理应用，为市场爆发奠定了基础。AI代理已突破早期对话局限，具备多模态交互、上下文理解与跨系统集成能力。依托检索增强生成与自主学习技术，其任务处理准确率超95%，可无缝对接企业CRM、订单系统等核心平台。MaaS模式将复杂技术封装为标准化服务。#AI创造营##AI创作热点##一分钟视频创作季# 种斌Marco的微博视频

41. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

42. Gemini模型：对系统提示词理解能力差，调用工具塞的数据太多会坏掉胡言乱语输出乱码。Claude模型：对系统提示词理解能力强，但只要有工具就会优先调用工具试试不管你系统提示词怎么写的，如果调用工具的同时不要求结构化输出，还会把自己的推理直接漏出来。OpenAI模型：没有以上问题。

43. AI 智能体开发常常需要折腾各种框架和工具，LLM 模型调用繁琐，工具集成复杂，状态管理还得自己从头搭，调试起来异常麻烦。AI 智能体实战速成指南把从零到企业级落地的全流程浓缩成一套完整方案，助你快速上手实战。不仅有核心概念详解和架构设计，还提供 LangGraph、CrewAI 等框架实战案例、完整代码仓库，甚至企业级部署指南和优化策略。didilili.github.io/ai-agents-from-zero主要内容：- 核心概念详解，包括智能体架构、工具调用和记忆机制；- 多框架实战教程，支持 LangGraph、CrewAI、AutoGen 等主流方案；- 完整代码示例，从简单聊天机器人到复杂多代理协作；- 企业级落地指南，涵盖 RAG 集成、监控部署和性能优化；- 状态管理和调试工具，简化开发迭代流程；- 实际案例解析，如客服、销售和数据分析智能体。支持在线阅读和本地克隆，多平台浏览器访问，适合开发者、产品经理和企业团队快速上手 AI 智能体。#AI智能体##人工智能#

44. 中国大模型偷了老美的家，原因竟然是电多？ #燃起来了大国重器 #春节世界观察 #新年囤点专业货

45. Agent Skill规范、构建与设计模式网页链接Skill 生态正在快速发展，已形成规范标准（agentskills.io）→ 构建方法论（Anthropic/Superpowers）→ 设计模式（Google）的完整知识体系。三个关键认知：1.Skill 不是 Prompt，而是围绕任务、工具、流程和输出边界的结构化行为设计2.渐进式加载是核心机制，解决了 Agent 系统的上下文膨胀问题3.描述是触发的关键，写好 description 比写好指令主体更重要

46. 随着AI智能化的加速，提示词的能力差异会导致社会分层。表达能力的强的人会获得指数化的竞争优势，不会说话，不懂描述，不会沟通的人，再强的大模型也不知道你要什么。通过对语言的结构化理解，可以精准地喂给大模型提示词，同一个大模型在不同人的手里能力天壤之别。有个学生问我说老师你用AI写程序为什么不报错，我说我很久没见过AI生成代码产生BUG了。一方面是AI强了，另一方面是我更强了。我给的AI提示词不是随便的表达，是结构化表达，每一段说辞里面有结构锁，保证他不会产生误解，在表达下下文中有逻辑推理和校验机制，大模型一听就懂，然后他再去概率匹配出来的东西，一击必中，根本不费事。像我这样的表达狂人，在以后的AI世界就变得更强了。AI 抹平了工具的差距，给了大多数人一个高端技术入门的门票，却放大了人「语言逻辑、表达架构」的差距。你是拿到旧时代的船票，但高手坐火箭走了……

47. 【清华大学深度参与的两项标准成果在2026世界数字教育大会上发布】近日，清华大学深度参与的两项世界数字教育联盟标准成果《人工智能教育应用系统》和《人工智能赋能智慧校园基本要素》在2026世界数字教育大会闭幕式上发布。《人工智能教育应用系统》围绕系统功能架构、教育场景适配、技术指标合理性、安全伦理等关键维度，明确了人工智能教育应用支撑技术功能、教育场景通用功能、安全与伦理功能的基本要求，适用于指导人工智能教育应用系统的设计、研发、测试、应用和评价。《人工智能赋能智慧校园基本要素》对AI赋能的智慧校园的规划、设计和建设提出的框架性指南。突出智能体入口与多模态交互，依托由教育智能体平台、通用大模型、教育专属大模型和基础AI能力组成的AI能力平台，与逻辑层配合，构建物理空间与信息空间融合，适用于各类教育机构、相关技术提供方及标准制定机构开展智慧校园的规划、设计、实施与评估。（来源：信息技术中心）#小清在看# 清华大学

48. 我用AI搭了个人知识库，三个月后的真实反馈

49. 客服每天重复回答同样的问题？可以先做一个 AI 知识库

50. 别再重复回答问题了，我用知识库玩了把「爱消除」

51. 知识库问答RAG

52. 从“能回答”到“可信赖”

53. AI 回答总踩坑？问题不在模型，而是知识库没做对—聊聊RAG和双轨知识库

54. 图解 RAG（九）快速入门｜生成优化

55. 大模型结构化输出的作用、技术原理与实现 - 哔哩哔哩

56. LLM结构化输出

57. 与AI聊天

58. 拒答不等于拒解

59. 让AI回答质量瞬间变强的 10 句提示词

60. 当AI的多次回答都不合我的意时，我是怎么做的？（实干派，不玩虚的！）

61. 提示词里加上这句话，AI回答的质量翻倍

62. 分享一个我经常用的AI对话规则，复制粘贴，让AI不再敷衍你

63. 同一个问题，不同的人问AI，为什么答案完全不一样？

64. 为什么AI总写出“正确”却无聊的故事？

65. 3. 学习Claude八大提示词框架！只会说“请帮我”？这才是让AI变聪明的“编程级”姿势引言

66. 用这个万能公式，让AI输出质量翻倍

67. 人工智能写作为何千篇一律、枯燥乏味？——语义消融机制

68. 从“AI听不懂”到“一次就懂”，我总结的4个提问技巧

69. 用了半年AI，我只留下3个万能提问法

70. AI写文为何同质化？深度解析内容差异化的底层逻辑

71. 别被AI的太极拳给骗了

72. 跟AI说话，加这5个字，它立马说人话。我试了半年，次次管用

73. 人工智能虽然可以帮助我们做一些文案，但是，如果没有我们自己主观的理念，那么，就会出现所有文案千篇一律的似曾相识的熟面孔，那么也就失去了我们自己的个性和风格，也失去了真实的效果。所以，不论如何，我们做抖音人工智能只能起辅助作用，真正的作品还是要来源于生活并且由我们自己创作出来的，才是有价值的。#抖音ai太美了

74. 2026年AI写作横评

75. 【每日AI干货】2026年4月必学

76. 如何设计AI产品的prompt工程策略？

77. 跳出“调参”误区

78. AI 总是答偏？问题往往不在模型，而在你没先把它“校准”

79. 如何让AI有更高质量的回答？我是这样做的

80. 你还在让AI猜你的心思吗？模糊需求改造指南

81. AI回答不靠谱？简单2步设置，回答精准又实用

82. Prompt Engineering 入门

83. DeepSeek怎么提问（点菜的学问）

84. AI太笨了怎么办？如何让AI变得更聪明？

85. 别再瞎问AI了！这样提问，回答精准10倍，少走90%弯路

86. 怎么问ai问题才能得到好的回答

87. 如何在AI中提问并得到高质量的回答

88. 别让AI只会说"好好好"—7个让AI说真话的提示词技巧

89. 用AI提问总是得不到好回答？这份全网最全的提示词工程指南，建议收藏

90. AI工具不好用，是使用者根本不会问

91. 从“问错AI”到“用对AI”

92. 2026年普通人AI提效指南

93. AI输出不稳定？你缺的不是模型，是这3个Prompt技巧

94. 2602-文艺范专属-实验5

95. 影响大模型输出的手段-prompt篇

96. 影响大模型输出手段-参数篇

97. 大模型输出json不稳定问题

98. structured output API 教程

99. RAG vs. 微调 vs. 提示工程

100. 不是升级能解决

101. AI粉嫩特攻队

102. 《2025提示工程从入门到进阶指南》正式发布 | 中科算网算泥社区

103. 2026年最值得学会的6个AI提示词技巧，学会了效率翻倍

104. 四、Prompt在AI编程中的应用

105. 工程人告别无效提问！用对提示词=AI 开挂！大AI实战案例完整方案----硬核干货收藏级！

106. 2026实用指南：五大ChatGPT提示词技巧，激活AI全部潜力 - 哔哩哔哩

107. 如何让 AI更"听话"？

108. Claude Code设计私房菜（九）Prompt 架构

109. 大模型不断迭代，你的提示词也该升级了：5个Prompt优化方法论教你用好AI

110. 为什么你的AI总是答非所问三招让它秒变贴心助理

111. 【AI 方法论】高质量 Prompt 设计与使用 20260509

112. 6个大模型提示词高阶调优技巧，手把手教你让AI输出超精准！

113. 用户意图识别与关键词提取 Prompt 设计方法论（上）

114. 2026开年王炸！谷歌刚刚放出《Prompting指南101》PDF，这才是普通人用好AI的正确打开方式！

115. LLM 输出到这步才算可靠：生产级输出验证与质量工程实战

116. Prompt Engineering进阶技巧：写出更有效的指令

117. 吴恩达老师的提示词写作技巧：描述详细具体、引导模型逐步推导答案、多试多改持续迭代

118. 如何问出一个好问题？

119. 和AI对话时，如何提问才能得到更准确的答案？

120. 大模型提示词(Prompt)工程入门到精通，小白也能轻松掌握！

121. AI输出不稳定？你缺的不是模型，是这3个Prompt技巧

122. 5个Prompt设计技巧，让你的AI对话效率提升300%

123. 分享 10 个 OpenAI、Anthropic 和 Google 内部都在用的提示词技巧（建议收藏）

124. 2026年AI技能实战指南：工具清单+提示词库+学习路线图

125. 大模型开始“懂你”了！PersonaVLM如何实现长期个性化记忆

126. 为什么AI宁可瞎编，也绝对不直接说“不知道”？

127. 5个让AI回答翻倍精准的提示词技巧，亲测有效

128. 从 LLM 生成结构化输出

129. 提升Prompt工程效率：设计原则与方法分析

130. 提示词工程·学习备忘录

131. 29 条 Prompt 设计经验

132. 建议收藏：20个2026年最实用的AI提效提示词模板（附实战案例）

133. 如何写出好的Prompt（提示词）？

134. 本地部署 AI 知识库的优化方案

135. 面试官：RAG系统中如何进行query改写，以及如何基于检索结果构建有效prompt？

136. 我刻意压制了大模型的“主体性”，结果它反而更可信了

137. AI小白的提示词工程入门手册，免费分享～

138. 提升 LLM 输出质量的 8 种技术——图解及用法说明。

139. 京东大模型二面：RAG系统中如何进行query改写，以及如何基于检索结果构建有效prompt？

140. 提示词自动优化（5） | GEPA：免微调 + 35 倍更少样本，碾压RL与 SOTA 方案

141. AI 应用的结构性难题：当 LLM 输出残缺的 JSON

142. GPT-5.5 轻松破解课题申报四大核心痛点，申报成功率直接翻倍！

143. 译文：最佳实践part1

144. LLM Wiki 项目分享：知识管理的演变洞察

145. 如何看待AI回答的客观公正性

146. 大模型输出控制

147. 2602-专项探究-实验5：控制大模型输出结果的超参数物语

148. 掌握提示词布局流量密码：看懂用户新提问习惯，轻松拿捏AI流量

149. 不要轻信——某些人工智能大模型，正体现出越来越强的欺诈倾向！

150. 如何了解用户的真实需求？提问词挖掘深度指南 | 新榜智汇GEO百问

151. 为什么大模型领域更稀缺的是文科生

152. 《提问》（对话学会提问）第四章/逐条深度拆解！九大认知陷阱细节剖析+古今中外真实落地案例

153. 未来的ai会越来越不像人

154. 2026年，别再卷提示词了！手把手教你搭建属于自己的AI超级工作流

155. 手把手做一个 AI 智能客服，知识库自动回答问题（含向量搜索）

扫一下，分享更方便，购买更轻松

0评论

当前文章无评论，是时候发表评论了

提示信息

取消

确认

评论举报

垃圾广告！低俗色情！人身攻击！疑似水军评论！其他有害！