ChatGPT提示词失效？新版适配指南_服务软件

1. ChatGPT记忆大升级，十亿人免费用！

2. 创新Transformer！面壁基于稀疏-线性混合架构SALA训练9B模型，端侧跑通百万上下文

3. 【发挥Claude潜力的十个提示词】最近，一位 Anthropic 前研究员披露了内部提示词手册。这份并非基于猜测、而是源自模型建造者的指南揭示了一个核心事实：大多数人之所以觉得 AI 输出平庸，是因为他们没有触达 Claude 的内部推理层。以下是这份手册中至关重要的 10 个高级提示词策略，它们将彻底改变你与 AI 的协作深度。1、情境简报：拒绝直接提问永远不要在没有背景的情况下抛出问题。Claude 需要地图才能导航。提示词模板：我的背景是 [角色/公司/问题]；已尝试过 [A/B]；目前卡在 [Z]；请帮我理清思路。深度思考：内部测试显示，这种背景铺垫能提升 41% 的输出质量。优质的答案不取决于 AI 的智商，而取决于你提供的信息熵。2、推理要求：让思考过程浮现不要直接索要答案，要索要思考。提示词模板：在给出方案前，请逐步展示你的推理过程，指出不确定之处，并标记所有假设。深度思考：这会强制模型激活 Chain of Thought（思维链），让你得到的不仅是结果，还有可质证的逻辑路径。3、诚实约束：打破“讨好型人格”Claude 天性乐于助人，这往往意味着它会说你想听的话。提示词模板：即使难受也要保持诚实。如果我的计划有致命缺陷请直说，不要软化措辞。我宁愿现在听硬话，也不想以后失败。深度思考：这是在解锁 Claude 的宪法 AI 基础，让它从“助手”转变为“顾问”。4、精准角色：越具体，越深刻“充当专家”是最无用的指令。提示词模板：你是有 [具体经验] 的 [特定角色]，见过 [具体失败模式]。请用 [特定框架] 思考，跳过常规建议。深度思考：身份越具体，推理的颗粒度就越细。模糊的角色设定必然导致平庸的输出。5、魔鬼代言人：摧毁你的想法利用 Claude 的批判性思维来检验决策。提示词模板：我要分享一个计划，你的工作是摧毁它。找出所有错误假设、忽视的风险和失败原因。别手软。深度思考：挑战你的模型，其价值远超让它顺从你。这是 Anthropic 团队内部检验想法的标准流程。6、范围锁定：从源头杀死幻觉Claude 容易过度发散，用可信的虚构填补空白。提示词模板：严格限于 [X 背景]。超出范围请直接告知而非推测。我要的是差距，而不是自信的错误。深度思考：拒绝“自信的错误”，是通往高阶 AI 应用的必经之路。7、格式命令：利用极致的精确性Claude 对格式指令的遵循度极高。提示词模板：结构要求：1）一句总结；2）三个要点；3）一个下一步建议。除非我问，否则不要提供其他内容。深度思考：有意识地控制输出结构，能极大降低信息处理的认知负荷。8、假设审计：揭示隐藏的基础任何复杂答案后，都应运行此项。提示词模板：你做了哪些我应该验证的假设？如果这些假设错了，答案会如何改变？深度思考：大多数计划都崩溃在未经察觉的基础假设上。审计假设，就是审计风险。9、压缩循环：清理上下文债务在长对话中，模型会积累“上下文债务”，导致焦点模糊。每 5-6 次交互运行一次：总结目前的进展。解决了什么、决定了什么、最重要的未决问题是什么？深度思考：保持对话的熵减，防止 AI 自信地解决错误的问题。10、前期验尸：预见失败在项目上线前，进行压力测试。提示词模板：假设 6 个月后这个项目失败了。请列出 3 个最可能的原因。具体一点，失败的实际样子是怎样的？深度思考：这能抓住其他审查流程遗漏的盲点。总结：提示词工程的下半场，不再是背诵模板，而是理解模型的设计意图。正如 Anthropic 内部所强调的：AI 不是一个搜索引擎，而是一个需要被正确引导的推理引擎。

4. 【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

5. 【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

6. OpenAI 官方发布 GPT 5.5 提示词指南，我总结了 7 个关键变化！

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. Opus4.8和GPT5.5哪个更好用？ Opus4.8刚推出，跑分就把GPT5.5压了一头。减少幻觉后也不会盲目自信瞎输出，最重要的一点API价格还比GPT5.5便宜。当然，GPT5.5也不是吃素的，终端命令、服务器运维、系统级编程，Terminal‑Bench直接拉开差距，敲命令、排错、运维单步操作更稳。另外ChatGPT生态成熟，插件、工具、第三方适配度拉满，轻量、日常的任务，GPT5.5上手更快、兼容性更好。在这个迭代速度极快的当下，其实根本没有完美模型，个人还是觉得选对场景比单纯看跑分更加重要 #Opus4.8和GPT5.5谁更强#

9. 【你以为AI编程拼的是提示词，其实高手都在“驯化”项目结构】快速导读：别再卷提示词了。想让Claude像个真正的工程师一样干活，关键不是怎么“说”，而是怎么“放”。一个结构清晰的代码仓库，远比一段天花乱坠的提示词更重要。---多数人还在琢磨怎么把提示词写出花来，但真正拉开AI编程效率差距的，根本不是提示词。你以为让Claude写出好代码，靠的是把需求描述得滴水不漏。其实，如果你的代码仓库一团糟，它就只是个聊天机器人；如果结构清晰，它才表现得像个住在你项目里的高级工程师。这中间的差距，比人和狗的差距都大。秘诀在于给AI建立一套“项目解剖学”。这套结构，就是AI的“短期记忆”和“行为准则”。它只需要四个东西：1. CLAUDE.md：项目的北极星文件，简要说明系统目的、仓库地图和交互规则。短小精悍，废话太多AI会抓不住重点。2. .claude/skills/：可复用的专家模式。把代码审查、重构、调试等固定流程变成技能包，随时调用，而不是每次都在提示词里重复念叨。3. .claude/hooks/：自动化护栏。模型会忘事，但钩子不会。比如编辑后自动格式化、核心代码变更后触发测试，把AI工作流变成可靠的工程系统。4. docs/：渐进式上下文。别把几万字的需求文档塞进提示词，让AI自己去查阅架构图、决策记录和操作手册。它不需要记住一切，只需要知道“真理”在哪。有人在一个5万行代码的库上实践这套方法，Claude的错误率直接降低了大约60%。评论区里一片“原来如此”的声音，大家普遍认同：结构大于提示词，仓库本身就是终极提示。提示词是租来的，结构才是你自己的。所以，如果你还在每天花几小时跟AI“念经”，却发现它总是犯些低级错误，问题很可能不在你的提示词写得够不够“魔法”，而在你的项目结构是不是一坨屎。别再抱怨AI笨了，也许它只是在你的烂摊子里迷了路。---简评：这篇文章精准地指出了当前AI辅助编程领域的一个核心误区：过度迷信“提示词工程”，而忽略了更基础也更重要的“上下文工程”。它提出的“项目结构即提示”的观点，对于那些感觉AI“不好用”的开发者来说，无疑是一次认知矫正。从“教AI做事”转向“为AI搭建舞台”，这才是人与AI协作的正确姿势。---ref: x.com/vishisinghal_/status/2032368817981305196#AI创造营##人工智能#

10. 开发新功能常常需要反复迭代：先写PRD文档，再拆解任务，手动调用AI编码工具，一轮轮调试修改，过程繁琐且容易丢失上下文。Ralph 把AI自主开发的全流程自动化，打造了一套完整的智能编码解决方案。只需创建PRD，它就自动循环运行AI编码工具（Amp或Claude Code），直到所有需求项全部完成。GitHub：github.com/snarktank/ralph主要功能：- 自动生成PRD文档，支持智能任务拆解；- 持续循环执行AI编码，支持Amp和Claude Code双工具；- 每次迭代全新上下文，通过git历史、progress.txt和prd.json保持记忆；- 智能质量检查，自动运行类型检查、测试并提交合格代码；- 自动创建特性分支，按优先级逐个完成用户故事；- 支持浏览器验证、前端UI故事自动测试确认；支持任何git项目，通过复制脚本或插件市场安装即可运行，15.1k星标的神器，适合个人开发者到团队使用。#AI开发##自主代理##智能编码#

11. OpenAI 闯入翻译赛道：ChatGPT Translate 低调上线

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13. #王兴兴回应具身智能的ChatGPT时刻#宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴表示，具身智能是否迎来“ChatGPT 时刻”的关键指标预判是“双 80%”：当机器人在 80% 的陌生环境中，仅凭语音指令就能达成 80% 的任务成功率，真正的具身智能拐点就将到来。而这，可能就在未来一两年内发生。王兴兴说，ChatGPT 在 2022 年底问世的时候，完全刷新了大家对过往 AI 能力的认知，实现了一个质的飞跃。“我们也不是说，机器人一定是一下子 100% 成功的。但是我觉得如果能达到 80% 门槛的指标，它的通用性和泛用性就已经是非常非常好了。如果未来的一两年能实现这个时刻，我觉得应该是非常值得期待的。”（IT之家）

14. 由2条Prompt到2条命令，让你的Claude Code拥有无限上下文，不会乱Grep浪费Tokens（帮你省Tokens），按你所想埋头苦编，绝不越界

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17. 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……

18. 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。

19. 幻觉减半，废话砍三成！被骂一年，OpenAI 终于把 ChatGPT 改对了

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21. 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？

22. 字节火山开源的上下文数据库OpenViking, 专为 AI Agent 设计。该项目通过文件系统范式，统一管理智能体所需的记忆、资源与技能，解决了传统 RAG 架构中信息碎片化和检索低效的问题。1. 文件系统管理范式 → 解决碎片化问题：基于文件系统范式，将记忆、资源、技能进行统一上下文管理；2. 分层上下文按需加载 → 降低 Token 消耗：L0/L1/L2 三层结构，按需加载，大幅节省成本；3. 目录递归检索 → 提升检索效果：支持原生文件系统检索方式，融合目录定位与语义搜索，实现递归式精准上下文获取；4. 可视化检索轨迹 → 上下文可观测：支持可视化目录检索轨迹，让用户能够清晰观测问题根源并指导检索逻辑优化；5. 会话自动管理 → 上下文自迭代：自动压缩对话中的内容、资源引用、工具调用等信息，提取长期记忆，让 Agent 越用越聪明。项目：github.com/volcengine/OpenViking#HOW I AI# #过个有ai年#

23. 大模型上下文工程指南

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25. 今天起，ChatGPT 会「做梦」了

26. 姚顺雨在腾讯首个研究：在“上下文”这事上，在座的各位都不及格

27. 多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M(百万)Token的上下文长度。而去年8月发布的DeepSeekV3.1上下文长度拓展至128K。记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持上下文1M，可以一次性处理超长文本。(科创板日报)

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34. 【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？

35. 12月24日，The Information报道称，OpenAI员工已开始内部讨论调整AI模型方案，当用户提出相关查询（如购物推荐）时，让ChatGPT回复优先展示赞助内容。例如，用户询问睫毛膏推荐，可能优先出现丝芙兰等品牌的赞助产品。近几周，员工制作了多种广告呈现样稿，包括在主回复窗口侧边栏显示赞助信息，并考虑添加“包含赞助内容”标签以确保透明。OpenAI旨在开发“对话式广告”，利用聊天上下文捕捉用户意图，仅在对话特定阶段出现，避免干扰用户信任。公司发言人表示，任何广告方案将尊重用户对ChatGPT的信任关系。目前仍处于内部原型阶段，无正式推出或直播测试。

36. 谁才是最强王者？ChatGPT5.5、Claude 4.7、Deepseek V4、Qwen 3.6 编程实测见真章！| 零度解说

37. 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？

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42. 在画了几百张 nano banana pro 图片收获了几百万流量之后的一些提示词写作经验（同步发布于博客：http://t.cn/AXygY9D8）最近一段时间，沉迷于 nano banana pro 画图，也写了一些颇受欢迎的提示词，X 上的浏览量加起来有几百万。但你要说我写画图提示词水平多牛，这我可不敢认，因为我写画图提示词水平其实一般，写不出那些专业的参数，绝大部分提示词都是让 AI 帮我写的。写画图提示词，没有你想的那么复杂，拿我最近写过的一些提示词来讲一下。首先，提示词是手段不是目的提示词是为画图服务的，所以最重要的是你的想法，你想呈现什么，至于提示词，只不过是为了实现你想法的手段，有很多种写法都可以让你得到不错的结果，所以不必太纠结提示词的细节，什么结构、关键字、长短、是不是 JSON，都没那么重要！比如说 4 月份的时候，我就想用 GPT-4o Image 帮我画一张巨型裸眼 3D 屏幕的图（图2），提示词很简单，就是大白话： > 一只超写实大熊猫半个身子在成都繁华商街巨型弧形裸眼 3D 屏幕外边，肚皮朝上，脑袋吊着，嘴里咬着竹笋，憨态可掬提示词大部分时候就是这样，你都不需要多么复杂的技巧，就先大白话发过去看看效果。然后我把提示词发给 Gemini，得到了一张这样的图：参考图3 也还行，但效果不算太好。写提示词不难，难得是你得有一点审美，知道什么是好的，什么是不好的，最好还能知道哪不好！我水平不够好，只能看得出它不好，但说不上不好在哪里。这时候专业水平就能起作用，要是你专业的话，马上能知道哪不好，怎么调整。我不专业但我有 AI，于是把这个提示词（有时候我还会把生成的图片结果一起）发给 AI，让 AI 优化。最好不要只是让它优化，而是给个方向，比如我就去搜索了一下现实世界中哪几个建筑的裸眼 3D 屏幕最有名，这样 AI 训练的最多最熟悉，更容易明白我想要什么。（参考图4）注意我会同时问 Gemini、ChatGPT（GPT-4.5、GPT-5.1），一方面每个模型擅长的不一样，另一方面这里面有很大的概率因素。所以多试几个总没错。后面就是去测试，根据测试结果让 AI 进一步调整。比如第一次测试，效果不怎么样！（参考图5）我干脆换了个思路，找来一张真实的看起来还不错的图片，然后让 Gemini 根据图片给我写提示词。（参考图6）再让 Gemini 帮我生成几个场景。（参考图7）拿新提示词测试了一下，效果惊艳！（参考图8）再测试几个其他场景也不错，那基本上就可以了。（参考图9）所以写提示词的过程就是不停的变换思路不停的“抽卡”重试，你可以不知道怎么调整，但是至少你得知道什么是好的，这样当偶尔“抽卡”到一张好的，你就可以基于那张好的不停的微调，直到可以稳定的生成。真不稳定也没关系，那就多“抽卡”好了。比如那个 3D 裸眼屏的，得一半结果不怎么好，我后续又尝试优化了好一会，实在改进有效，干脆放弃了。所以我不止一次提到“提示工程”： > 提示词工程是一个过程，系统化地设计、测试、优化提示词的过程——宝玉（参考图10）让 AI 帮你写提示词，有时候还会有意外惊喜。比如我在创作时空交汇的提示词的时候，最初的想法只是简单的时空交汇。但无意中生成了一张古今人物交互的，我一看，这比我原本的想法还要好一些，于是调整了一下创作方向，让画面中融入了古今人物的交互。（参考图11）上面其实只是我提示词创作的第一个步骤，也就是针对一个场景生成一张满意的图片。当提示词能稳定的产生一个效果后，下一步就是基于这套提示词，把它变成一套提示词模板，让它可以产生各种不同结果的图片，这样其他人也能参与其中。比如说四季变换的图，最初的版本只有一棵树。虽然这棵树效果很好，但是大家都来画树就没意思了。最好是能基于同一场景四季变化的设定，让场景可以变化。（参考图12）我把这条提示词发给 AI，让它帮我变成提示词模板。把提示词变成模板，最重要的是设定好“变量”，你希望提示词中哪些是固定不变的，哪些是可以变换的。比如四季变换的提示词模板，我希望它变换的是场景，不局限于一棵树，还可以是一座城市、一个园林等等，每个人都可以代入自己喜欢的场景。参考提示词： > 帮我把下面的提示词变成提示词模板，变量是场景，根据场景在一张画面中显示四个季节的变化，同一个场景，但是每个季节显示场景的一部分同时又融为一体。 > > 超写实数字插画风格，画面以一棵树为核心，从左到右均匀划分为冬春夏秋四个季节区域。树木和背景随季节依次渐变变化，每个季节区域内的树叶颜色、枝条状态和背景元素均应精准呈现相应季节特征。树冠、树干、枝叶以及背景中的植被与天气等自然景观，都应根据季节的典型表现进行细致调整和过渡，确保四个区域间衔接自然流畅、色彩丰富且富有象征意义。画面比例为 4:3。（参考图13）提示词模板的变量也不用局限一个，可以有多个变量，比如这张“现实vs内心映射”的图，{现实}是一个变量，{内心映射}是另一个变量。（参考图14、图15）这一步仍然是要反复测试，直到有一个稳定的效果（参考图10）所以说，写提示词，没有那么难，你有一个想法，先用大白话去试试，不行就让 AI 帮你调整，告诉它你哪里不满意，希望哪里更好，根据 AI 调整后结果再去试，再调整，反复“抽卡”，耐心一点总能成。当然模型也很重要，真不行就等一段时间再重新试试，就像我的裸眼 3D 显示屏的提示词，半年前还画不好，现在这就挺逼真了。让 AI 优化，也可以试试不同的模型，比如我会反复在 Gemini 3 Pro、GPT-5.1、GPT-4.5 之间重试，并没有绝对答案谁最好，保不准谁的结果就让你满意了。如果你想更进一步，让你的提示词能适应不同的场景、人物，还可以把它变成提示词模板，衍生出更多好玩的作品。

43. 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。

44. github.com/thedotmack/claude-mem 一个专为 Claude Code 设计的插件项目，可赋予 Claude 跨会话的持久化记忆能力，解决 AI 在新会话中丢失项目上下文的痛点。该工具通过自动捕获用户的编程过程，利用 AI 技术对关键信息进行压缩和语义索引（支持本地存储以保护隐私），并在后续对话中智能地检索并注入相关的历史背景。这不仅让 Claude 能够“记住”之前的技术决策和代码细节，还通过其特色的“无尽模式”和仿生记忆架构，大幅降低了重复发送上下文带来的 Token 消耗，从而显著提升了长时间复杂编程任务的连贯性与效率。#科技先锋官#

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49. 是的，插件确实会占用上下文窗口。每个插件加载后，它的 Skills（SKILL.md Meta 信息）、Agents 定义、Hooks 配置等都会被注入到上下文中，让 Claude 知道有哪些能力可用。插件装得越多，这部分系统指令就越长，留给实际对话和代码处理的空间就相应减少。//@窗边的小硕硕:宝玉老师，claude code装的插件越多，是不是越挤占上下文窗口？

50. #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

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52. OpenAI 发布了自己的翻译产品：chatgpt.com/translate/我破解了下提示词，模型是 GPT-5.2，提示词如下：Model: GPT-5.2Prompt:## Translation InstructionYou are a professional translation assistant. Detect the source language automatically. Translate the user's text into {LANGUAGE}. Preserve tone, meaning, punctuation, emoji, and inline formatting. Return only the translated text without commentary, labels, or quotes.

53. NotebookLM 今日推出了两项用户呼声极高的功能更新：基于提示词的修改 (Prompt-Based Revisions)：现在你可以通过直接输入提示词（Prompt）来微调、定制和优化你的幻灯片内容，无需手动繁琐操作。支持导出 PPTX：生成的幻灯片 (Slide Decks) 现在支持导出为 PowerPoint (.pptx) 格式（Google Slides 的导出支持也即将上线）。宝玉xp的微博视频

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