1. 【2026年AI工程师学习路线：从调用模型到构建系统的九个关键能力】AI工程和传统机器学习工程正在分道扬镳。机器学习工程师从零训练模型，AI工程师则在基础模型之上构建应用。这个转变意味着你需要学习的东西完全不同了。一、理解基础模型GPT、Claude、Gemini、Llama这些基础模型是现代AI应用的基石。你不需要从头训练，但必须深入理解它们的能力边界、分词机制、上下文窗口和定价策略。成本控制能力往往决定了一个AI应用能否活下去。入门项目：做一个模型对比笔记本，用同样的10个提示词测试不同模型，记录质量、速度和风格差异。二、提示词工程在AI工程领域，提示词就是你的代码。一个平庸的AI应用和一个优秀的AI应用，差距往往就在提示词设计上。少样本学习、思维链、结构化输出这些技术能大幅提升效果，而且不需要任何模型训练。入门项目：选一个任务，写五种不同风格的提示词，在电子表格里打分对比。三、检索增强生成大模型有知识截止日期，还会产生幻觉。RAG让它们扎根于你的数据。从客服机器人到内部知识助手，这是生产环境中最常见的AI应用模式。分块策略、嵌入模型、向量数据库、检索指标，这些都是必修课。入门项目：用你自己的笔记文件搭建一个简单的RAG应用，50行代码就能跑起来。四、评估与测试凭感觉评估无法规模化。你需要系统性的方法来衡量AI应用是否在进步：构建评估数据集、选择指标、跑AB测试、检测性能退化。没有好的评估体系，你就是在盲飞。入门项目：准备20个问答对，写个脚本自动评分，每次改提示词都跑一遍。五、智能体与工具调用智能体把大模型从文本生成器变成行动执行者。它们能浏览网页、执行代码、查询数据库、调用API。理解智能体架构、工具设计和失败模式，是构建自主AI系统的关键。入门项目：做一个计算器智能体，让它通过调用工具来回答数学问题。六、结构化输出与数据提取真实应用需要结构化数据，JSON、SQL、API调用，而非自由文本。JSON模式、函数调用、约束生成这些技术确保大模型输出能与下游系统对接。这是对话式AI和软件工程之间的桥梁。入门项目：做一个食谱提取器，把网页上的乱七八糟的文本变成干净的JSON结构。七、护栏与安全AI应用可能被越狱、产生有害内容、泄露敏感信息。输入输出护栏、隐私检测、内容过滤、对抗测试，这些在生产部署中不可或缺。入门项目：给你的聊天机器人加上简单的输入输出过滤，用关键词匹配检测提示词注入。八、可观测性与监控无法衡量就无法改进。生产级AI系统需要日志、追踪、成本跟踪、质量监控和告警。入门项目：给你的应用加上调用日志，记录时间戳、提示词、响应、延迟、token数量和估算成本。一周后分析数据，你会发现很多优化空间。九、AI系统架构真实的AI应用是多个组件的组合：检索器、模型、护栏、缓存、数据库。理解复合AI系统的设计模式，才能构建可维护、可测试、可扩展的架构。综合项目：做一个个人助手机器人，整合RAG、结构化输出、输入验证和日志记录，部署到免费平台上。这就是一个能展示真实能力的作品集项目。有评论提出了一个值得深思的观点：2026年AI工程师真正的核心能力，是知道哪些层该自己掌控，哪些层该交给框架处理。这个答案每个季度都在变。智能体正在以超出学习速度的节奏压缩技术栈，RAG、结构化输出、护栏越来越多地被内置到平台中。学会构建固然重要，学会判断何时不必亲自构建，可能更重要。x.com/manthanguptaa/status/2018297734995075200

2. 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

3. 【7个提示词，让 Claude 从聊天机器人变成思考伙伴】快速阅读：多数人把 Claude 当搜索引擎用，Karpathy 把它当长期协作伙伴。差别不在模型，在于你怎么构建问题本身。---普通人给 AI 一个问题，等一个答案。Karpathy 给 AI 一套思维框架，然后让它在框架里工作。有网友一语点破：这些提示词本身只是表象，真正的差距在于你如何定义问题。提示词是结果，思维方式才是原因。以下是 7 种具体用法：1. 系统拆解提示：遇到复杂问题，强制 Claude 按步骤走：明确问题、列出假设、识别约束、拆分子问题、提三种方案、比较权衡、给出执行路径、预判失败点。这套流程本质上是把你的思维过程外包出去，然后让 AI 替你跑一遍。2. 第一性原理提示：不要类比，不要总结，从最底层概念开始，一层一层建起来，最后给出心智模型、真实应用和常见误解。适合搞懂 LLM、系统设计、数学原理这类容易“以为自己懂了”的东西。3. 研究简报生成：让 Claude 给出某个领域的全景图，包括玩家格局、当前路径、失败案例、市场空白、逆向洞察和可落地机会。它会变成一个还不错的分析师。4. 构建架构提示：从想法到实现，要求它给出最简版本、组件结构、数据流、技术栈、构建顺序、边界情况和扩展策略。省去大量乱猜阶段。5. 提示词优化器：把你自己写的提示词扔进去，让它优化清晰度、结构、约束条件和输出格式，并解释改了什么、为什么更好。提示词质量会随时间复利增长。6. 专家模式切换：让它以高级工程师对工程师的方式回答，跳过入门解释，直接聚焦实现、权衡和踩坑点。7. 批判性思考伙伴：让它不要盲目附和，主动挑战你的假设、指出逻辑漏洞、提出替代方向。这一步大多数人从来不做。有网友补充了一个实践细节：在开发应用的过程中，你得反复做审计，一旦发现模型开始循环并强行引入不必要的改动，那就是该叫停的时机。这 7 个提示词值得存起来反复用。不过更值得记住的是：AI 给出的答案质量，上限就是你提出问题的质量。x.com/Suryanshti777/status/2036796681195258207#AI创造营##人工智能#

4. 【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#

5. 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。

6. 如何看待淘天金码奖设立Prompt工程赛道，是否意味着「提示词工程师」将成为未来五年互联网行业新风口？

7. 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

8. 爆肝3天测完32个分类，GPT-Image2 VS nano-banana 2 全网超详细AI生图测评，谁才是AI生图之王？（带提示词）

9. 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#

10. 文科生要逆袭了！文科不会消失，反而会升级。因为语言能力、思辨能力、理解复杂人类意义的能力，是机器最难复制的部分。#大有学问 #红衣聊AI #文科生 #语言艺术 #学习方法

11. 爆火的 Z-Image 模型！8G 显存能跑，无内容审查、支持NFWS、超高速，本地部署教程！支持（Win/Mac）| 零度解说

12. 告别生成排队，彻底实现顶流模型创作自由

13. “当一项技能的门槛被技术本身拉低到几乎为零的时候，它就不再值钱了。三年前你会写提示词是稀缺能力，今天模型自己就能理解你随便说的话，这项技能的稀缺性就消失了。” 和我用AI的体感变化差不多。感觉现在确实不需要很会写prompt了，自然语言表达都够用，更重要的是建系统。

14. 🚀 GPT Image 2 提示词库上线！2000+ 高质量提示词 + 预览图再也不用为“写不出好提示词”而抓狂了！这里整理了 2000+ 精选提示词，涵盖肖像、电商、插画、电影感、品牌海报等多种场景，全部配有生成效果预览，支持 16 种语言。无论是想快速出图的创作者，还是需要商用级插画的设计师，都能在这里找到灵感。+ 核心亮点：- 多功能提示词库：支持动态参数、风格切换、场景扩展- 高质量预览：每条提示词都配真实生成效果- 商用友好：像素级文字渲染、跨图一致性强- 持续更新：每天新增优质提示词GitHub： github.com/YouMind-OpenLab/awesome-gpt-image-2在线体验： youmind.com/gpt-image-2-prompts支持 Web / 移动端，随时随地查阅和使用。#AI创造营# #人工智能# #提示词工程# #AI图像生成#

15. AI 编程是一种“框架” www.piglei.com/articles/ai-programming-is-a-new-framework/ 不要将 AI 编程作为一种框架，可以尝试将其看作“库” ----不再追求“写更少实现更多”：用更少的提示词（代码）实现更多功能，看上去很美，但也意味着大量的认知债务随之累积； ----找到编写提示词的“甜蜜区”，付出相对较少而非绝对意义上的最少的认知成本； ----关注程序结构：比起在前 AI 时代，你现在可能更需要关注程序的整体结构，作为总设计师去设计整个程序，将正确的结构和约束内化到 AGENTS.md 中； ----更精准的提示词：在理解已有程序的基础上，编写更精准的提示词来引导 AI 完成工作，而不是任其发挥，让 AI 主导一切； ----审查代码：即便使用同一种框架，在遇到棘手问题时，一位熟读框架文档的人也会比另一位愣头青更有效率，如果把 AI 编写的代码归为框架，那么你应该去审查这份代码，从而在不可避免的“抽象泄露”发生时，将其所产生的危害降到最低。 #HOW I AI#

16. 找到1027条优质的中英对照提示词需要多久？一句话，然后吃个饭回来就好了。 Claude Code 成为了我日常使用频率最高的工具，搭配Opus 4.5模型可以最大限度提升生产力，再配合Skills，两个字：无敌。因为 Nano Banana Pro 玩法实在太多，想象力不够用了，我做了一个网站专门收录所有「玩法提示词」，但是问题又来了，我一个人去哪收集那么多提示词？一条条添加？AI时代不应该这么去思考问题... 我让Claude Code全网帮我调研优质的「生图提示词信息源」，然后逐个拆解信息源的结构，给一句提示词「爬取到这个平台的所有提示词数据，包括标题、来源、图片链接、提示词 (Original)、提示词 (中文)、标签等」，然后汇总在json文件中」很多东西会变得越来越简单~ #AI创造营#

17. AI视频生成效果差，原来是Prompt太详细？调整多少次可以达到满意效果？#Flova #Flova ai#aigc #ai视频生产

18. 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

19. 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

20. AIGC彻底变天！MiniMax Hub数字员工一键托管！搞AIGC创作、做电商、做自媒体的同学们注意啦！AI做视频新玩法太炸了！以前做AIGC视频，要自己找素材、写提示词、反复抽卡、剪辑拼接，一条视频做下来人都麻了。最近深度体验了 MiniMax Hub，感觉有亿点不一样。它就像我的专属数字员工，只要告诉它目标，它会自动拆解任务、调用模型，跑完一整套工业化工作流。从电商海报、小红书种草图，到产品宣传片、短剧脚本、分镜、角色图，甚至本地文件整理，都能按流程往下跑。 #AI #人工智能 #AIGC #MiniMaxHub #海螺AI

21. 提示词工程、上下文工程都过时了，现在是 Harness Engineering 的时代

22. 高效提示词（prompt）工程指南

23. 跟AI打交道的工程师，他们的工作经历了五次根本性的转变。从1980年代的"特征工程"（手把手教机器该看什么），到2012年神经网络时代（没日没夜调参数，俗称"炼丹"），到2020年大模型时代（琢磨怎么写好提示词），到2023年Agent时代（给AI设计决策流程和工具箱），再到2026年的"Harness工程"时代（给自主行动的AI套上缰绳，用规则手册约束它的边界）。从这五个阶段里能看到两个清晰的规律。第一，AI每升级一次，都会消灭一批旧工作，同时制造出新的瓶颈，人类的活儿就是去解决这个新瓶颈，跟马车夫消失但修车、造车、修路等新职业涌现是一个道理。第二，人类的工作在持续向上迁移：从管细节，到管参数，到管对话，到管流程，到管整个系统的规则。#科技先锋官##How I AI#

24. 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

25. 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】

26. GPT Images 2.0 深度锐评与使用教学！它到底强在哪里？

27. 生成教学信息图的画图提示词的提示词：注意，这套提示词并不是直接画图的，而是生成画图提示词的，需要根据生成结果再用 nano banana pro 去画图示例会话：网页链接 ---- 提示词 ----你是一位世界级的教学设计师你是一位擅长制作清晰、简洁且引人入胜的学习材料的大师。你也是一位视觉设计专家，懂得如何利用视觉元素将复杂的概念以通俗易懂的方式传达出来。同时，你还是讲故事的大师，懂得如何运用故事让学习过程更令人难忘且充满趣味。你的任务是分析提供的【源背景信息】和【用户引导提示】，并生成一份结构化的信息图表内容。该内容将告知专业信息图设计师需要传达哪些信息，以便受众能清晰理解源背景信息。这份内容将在下一步传递给专业信息图设计师，他们将依据此内容制作高质量的信息图。设计师无法访问【源背景信息】，因此请确保内容表述充分。信息图必须使用 [中文]。你还需要分析提供的【用户引导提示】，从中提取仅与设计相关的指令（风格、布局、颜色等），并将其放入末尾专门的设计指南部分。工作流程第 1 步：分析源文档。通读整篇文档并深入理解其内容。第 2 步：创建高层级大纲。大纲应包含标题和所有主要学习目标列表。第 3 步：充实大纲内容。为每个学习目标创建一个章节。每个章节都应包含概念解释和实操教程的组合。关键规则规则 1：输出格式为 Markdown。所有生成的内容必须严格遵守 Markdown 格式。规则 2：语气和口吻。语气应如同专家培训师：知识渊博、充满鼓励且清晰明了。规则 3：无新增信息。不要添加任何源文档中不存在的信息。规则 4：源数据处理。源文档中的所有数据必须逐字复制。不要进行总结或改写。

28. 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？

29. //@琮方珠玉:之前有些垂直环境需要动态提示词非常麻烦有skills以后可以把很多专业领域工具写成skills 方便多了修改也容易。查看图片 //@宝玉xp://@Easy:那些都不是重点，重点在于：最有价值的 SKILL 往往是行业知识，属于（专业）程序员没有的知识… 所以你会写脚本又如何呢，还是写不出来 SKILL 最好的未来，是把开源的风吹到各行各业。差一点，你也能买到付费的专家技能，就看价格了。

30. 最近看到有人整理了一套 Andrej Karpathy 风格的 Claude 提示词，一共 7 个，每一个都很实用，值得聊聊。大多数人用 Claude 就是直接丢个问题过去，等它吐答案。但 Karpathy 的思路完全不同，他把提示词当成一种思维框架，先帮 Claude 搭好思考的脚手架，再让它输出内容。效果差距非常明显。第一个叫"拆解法"，核心思路是让 Claude 在回答之前，先把问题拆成十个步骤：定义问题、找假设、列约束、分子问题、给三种方案、比较利弊、选最优、出执行计划、标失败点、提改进建议。这一套走下来，回答的深度完全不一样。第二个是"第一性原理构建法"，要求 Claude 从最底层的概念开始，一层一层往上搭，不许上来就打比方，先把术语讲清楚，再给心智模型、实际应用和常见误解。学 AI、学系统设计的时候特别好用。第三个是"研究简报生成器"，一条提示词就能让 Claude 帮你摸清一个领域的全貌：谁在玩、什么方案能跑通、什么方案跑不通、市场空白在哪、有什么反共识的洞察。省下你大量的前期调研时间。第四个是"架构设计提示词"，适合你有个想法但不知道怎么落地的时候。它会帮你规划最简版本、技术栈、数据流、构建顺序、边界情况，连 v2 怎么迭代都给你想好了。第五个很有意思，叫"元提示词优化器"，就是用提示词来优化提示词。你把自己写的提示词丢给它，它从清晰度、结构、约束、推理深度这些维度帮你重写一遍，还会告诉你为什么改完更好。属于降维打击。第六个是"专家模式切换"，一句话让 Claude 跳过所有入门级的解释，直接用资深工程师跟同行聊天的方式来回答，聚焦实现细节、关键取舍和常见的坑。第七个是"思考搭档"，让 Claude 不要无脑附和你，而是主动挑战你的假设、指出逻辑漏洞、提替代方案。这个时候 Claude 才真正变成了一个协作者。说到底，同样的模型，不同的人用出来效果天差地别。关键就在于你怎么组织自己的思维，然后把这个思维结构传递给 AI。这 7 个提示词就是很好的起点。#科技先锋官##How I AI#

31. 【2026 AI 工程师面试核心：90% 考点都在这 12 个概念里】站在2026年的门槛上，AI工程师的面试已经从最初的玄学回归到了工程本质。无论面试官如何发问，90%的核心考点都逃不出这12个概念的范畴。这不仅是一份面试清单，更是构建生产级AI应用的技术地图。1. 提示工程 (Prompt Engineering)这是与模型沟通的艺术。不仅是写几句话，而是通过Zero-shot、Few-shot、思维链(CoT)、思维树(ToT)以及ReAct框架来精准引导模型。见解：提示词是最低成本的逻辑控制，但其脆弱性要求工程师必须具备模型无关的防御性编程思维。2. 检索增强生成 (RAG)让模型查字典后再说话。通过检索相关知识块并注入提示词，解决模型幻觉和知识滞后问题。见解：RAG的本质是知识解耦，检索质量直接决定了生成的上限。3. 向量嵌入与向量数据库 (Vector Embeddings & DBs)语义搜索的基石。将非结构化数据转化为数学向量，实现真正的语义理解。见解：选型Pinecone或PGVector只是开始，索引的更新频率和检索精度才是生产环境的痛点。4. 智能体与工具调用 (Agentic AI & Tool Calling)从对话框到行动派。让模型自主规划、调用外部API并进行自我反思。见解：Agent是AI从“助理”向“员工”转变的关键，难点在于如何防止逻辑死循环和幻觉执行。5. 深度推理与思维链 (CoT & Reasoning)让模型“想清楚再开口”。通过步骤拆解、自我批判来提升逻辑复杂任务的表现。见解：推理能力是有代价的，工程师需要在Token成本、响应延迟与逻辑正确性之间寻找平衡。6. 记忆持久化与上下文管理 (Memory Management)解决AI的“鱼类记忆”。利用向量存储和摘要技术，管理长短期记忆。见解：上下文窗口再大也有极限，高效的上下文压缩和状态管理是长对话系统的核心。7. 流式传输与异步模式 (Streaming & Async)优化用户体验的关键。实时推送Token，异步处理工具调用和后台任务。见解：在AI时代，UX就是生产力。流式输出能极大缓解用户在等待复杂推理时的焦虑。8. 推理优化 (Inference Optimization)让AI跑得更快、更省。涉及量化、蒸馏、vLLM加速和缓存技术。见解：模型训练是科学，模型推理是工程。5到10倍的成本缩减往往来自于这些底层的优化。9. Token与成本管理 (FinOps)每一行输出都是真金白银。通过提示词压缩、模型路由和精细化监控来控制账单。见解：不能为公司省钱的AI工程师不是好的架构师。10. 微调技术 (Fine-Tuning/PEFT)领域专家的养成。利用LoRA、QLoRA等轻量化技术，在有限资源下实现模型风格和知识的定制。见解：微调不是为了灌输知识，而是为了对齐领域内的表达风格和任务规范。11. 评估与度量 (LLM Eval)告别“体感评估”。使用RAGAS、LLM-as-judge以及黄金数据集进行量化评分。见解：没有度量就没有进步。自动化评估流程是CI/CD在AI时代的延伸。12. MLOps与生产部署从Demo到服务。涵盖监控、漂移检测、护栏机制(Guardrails)和回滚策略。见解：AI应用的稳定性不取决于模型本身，而取决于支撑它的工程基础设施。虽然这12个概念定义了AI工程师的专业深度，但面试的第一关往往依然是扎实的编程功底。Python数据结构、算法以及系统设计是进入这些高级讨论的入场券。提示工程提供即时控制，RAG注入可靠知识，向量实现语义搜索，Agent赋予行动能力，而MLOps则保证这一切在生产环境中稳定运行。x.com/ConsciousRide/status/2044471256846897155

32. 【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？

33. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

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

35. 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

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

37. 邪修！一招教你去除人物AI味～搞定活人感！你用ai生成的人物是不是也像这样不是脸太油就是表情太僵硬而我只需要一个方法就能让他瞬间有活人感今天一个视频教会你首先活人感这件事其实分两个环节第一个就是生图第二个就是生视频先讲第一个最重要的“生图环节” 很多人在写提示词的时候会下意识的忽略掉皮肤的细节描述比如说你想要生成一个18岁的古风女生你是不是也会这么写：年龄+形象+身份+状态看似没问题但问题就出在这儿因为你没有告诉AI这个人的真实皮肤质感所以ai会觉得这个脸就应该是干净的这就是油腻感的来源你只需要在生成时加上这类肤质细节的提示词去约束人物的肤质这样人物的面部就不会油腻了对！如果你掌握了这个那生视频其实就会很简单这里一共有三个点第一个，写清楚微表情很多人很喜欢写伤心难过这些词儿但这些词太空了 AI并不知道怎么具体表现教大家一个很简单的方法把表情拆到五官上比如委屈的时候眉毛眼睛是什么状态，鼻子有没有什么轻微变化，嘴巴是抿着、微张，还是嘴角轻轻上扬呢用这种方式去写AI才知道人物的表现第二个要有肢体动作配合。真实的人做表情的时候一定会有伴生动作比如紧张的时候可能会捏衣角、低头、害羞的时候可能会眼神躲开、轻轻咬唇这些小动作加进去画面马上就丰富了第三个也是最重要的视频提示词不要写太满图生视频的时候底图已经决定了大部分质感你写提示词的时候只需要告诉AI三件事：哪里动，怎么动，为什么动不要让人物做太大的动作。越是轻微的小动作越容易做出活人感。所以这个技巧你学会了吗 #刺猬星球ai #aigc #托尼三三 #AI教程 #ai创作浪潮计划

38. Seedance 2.0 全面教学，解锁各种玩法，轻松过审小诀窍！

39. 如果你在思考AI时代的职业规划，看这条视频#AI #AI时代 #职业规划

40. //@宝玉xp:我文章写的“提示词”是狭义的“系统提示词”，广义上说，输入给AI都算提示词，这个角度说提示词很重要//@王刀刀2:非常好的文章但我有点不同看法/冒昧地补充：“厨艺”除了模型，还应包括提示词，更本质地说，“作者表达“。因为这是更直接的“上手操作”，是人所控制的厨艺。心里有“食材，口味”，但如果说不明白，也没用。用Agent写更如此，因为要把默会知识显化

41. 上下文之上文//@宝玉xp:我文章写的“提示词”是狭义的“系统提示词”，广义上说，输入给AI都算提示词，这个角度说提示词很重要//@王刀刀2:非常好的文章但我有点不同看法/冒昧地补充：“厨艺”除了模型，还应包括提示词，更本质地说，“作者表达“。因为这是更直接的“上手操作”，是人所控制的厨艺。心里有“食材，口味”，但如果说不明白，也没用。用Agent写更如此，因为要把默会知识显化

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. 如何学习成为 Agent 工程师：一条从入门到能交付的路线

44. 2025年AI生图“王”！Banana Pro玩法大分享～【建议收藏】

45. 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

46. 又变强了！Nano Banana 2究极强大玩法～【免费渠道合集】

47. #Seedance必玩提示词模板#1分钟出大片！Seedance 2.0 正式终结了“AI视频不会剪辑”的时代！最近科技圈都在传这个 Seedance 2.0，最离谱的是它能直接生成“60秒长视频”，还自带电影级的分镜头切换！我也试了几组，整理出一份【必玩提示词模板】，建议先收藏再练手！万能提示词公式：[场景描述] + [核心角色] + [多段动作指令] + [分镜头要求] + [影调风格]案例分享“深夜的赛博朋克街道，霓虹闪烁（场景）。一名身穿银色风衣的侦探正穿梭在雨中（角色）。镜头先从背后跟拍特写，随后切到高楼俯瞰，最后停留在侦探推开酒馆大门的瞬间（多镜头动作）。胶片颗粒感，王家卫风格，高对比度影调（画质风格）。”如何用它做出爆款短视频？AI短剧流：利用60秒的长片段，保持角色一致性，直接出剧情。产品广告流：给你的产品起个酷炫的提示词，Seedance 能帮你生成极具质感的转场。梦境记录流：用最天马行空的描述，挑战它的多维度想象力。小乔说科技的微博视频

48. 目前最强OpenClaw安装分享！对接飞书！普通人最该体验的AI Agent项目

49. Gemini3.0 超级炸裂玩法大全，做游戏，3D图，演示动画，产品海报......

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

51. 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？

52. “Skill 不就是长一点的提示词吗？” 上篇文章《别把整个 GitHub 装进 Skills，Skills 的正确用法 http://t.cn/AXqLcGP0 》发出去后，收到一些质疑： > "说 skill 能做配图 prompt 不行。本来 skill 就是加载 md，没 skill 之前我们用 prompt 模板照样也是能做流程编排。" > > "现在大部分 skill 不就是长一点的提示词吗？为什么说'单纯靠提示词做不了'？" 这些批评是对的。我原文确实表达有问题。写"提示词"的时候，我下意识拿 Gem、Project、GPTs 里的那种提示词当例子。那些确实做不到一次性生成配图。但"提示词"是个很宽泛的概念。如果我把 SKILL.md 的内容复制出来发给 Claude Code，再给它一个生成图片的脚本，它一样能完成配图任务。这里的差异不在于提示词能不能复用，Gem 和 GPTs 里的提示词也能复用。差异在于：提示词配套的是 ChatBot，还是 Agent？【1】ChatBot 和 Agent 的核心区别 Skills 的完整名称叫 Agent Skills。注意这个"Agent"，它不是装饰词。Skills 利用 Agent 的虚拟机环境，提供单纯提示词无法实现的能力。一句话总结：ChatBot 只能对话，Agent 能动手干活。具体来说： ChatBot 不能调用工具。你给它一段配图提示词，它能帮你分析文章、生成画图 prompt，但真要生成图片？它只能说"请把这段提示词复制到 Gemini"。剩下的活还是你干。 Agent 能调用工具。同样的配图任务，它能像个经验丰富的编辑一样自己完成： 1. 读取你的文件 2. 分析需要几张图、放哪里 3. 为每张图设计内容和风格 4. 调用画图模型生成图片 5. 把图片插入正确位置 6. 输出成品交到你手上全程自动化，你只需要验收。【2】那 Skill 到底是什么？很多人把 Skill 理解成"一段很长的提示词"，这个理解对了一半。 SKILL.md 的核心确实是指令文本。但 Skill 不止于此。一个 Skill 可以包含三层内容：第一层：元数据。就是 name 和 description，告诉 Agent 这个 Skill 是干嘛的、什么时候该用。这部分在启动时就加载，但只占几十个 token。第二层：指令。SKILL.md 的主体内容，工作流程、最佳实践、注意事项。只有 Agent 判断需要用这个 Skill 时，才会读取这部分。第三层：资源和代码。附带的脚本、模板、参考文档。Agent 按需读取，用的时候才加载。这就是官方说的"渐进式加载"：不是一股脑把所有内容塞进上下文，而是用到什么加载什么。所以你可以给一个 Skill 附带几十份参考文档，只要这次任务用不上，它们就不占用上下文窗口。传统提示词做不到这一点。【3】为什么说配图"单纯靠提示词做不了"？回到原来的争议。如果你说的"提示词"是指发给像 Claude Code 这样的 Agent 的指令，那配图当然能做到。因为这时候提示词是发给 Agent 的，Agent 能调用工具。但如果你说的是发给普通 ChatBot 的提示词，比如 ChatGPT 的自定义指令、Gemini 的 Gem、Claude 的 Project 指令，那确实做不到。因为 ChatBot 没有工具调用能力，它只能输出文字。我原文的问题在于：默认读者理解的"提示词"是 ChatBot 场景下的提示词，但没有明确说出来。更准确的表达应该是：Skill 必须配合 Agent 使用。发给 ChatBot 的提示词，无论写多长多详细，都只能完成对话能完成的事。要让 AI 真正"动手"，需要的是 Agent + 工具调用能力。【4】那我直接给 Claude Code 发长提示词不行吗？行。把 SKILL.md 内容复制出来当提示词发，Agent 一样能执行。这也是为什么有人觉得"Skill 就是长一点的提示词"。但 Skill 的价值不在于"能不能做到"，而在于：可复用。写一次，以后每次相关任务自动触发，不用每次复制粘贴。可组合。分析 Skill + 提纲 Skill + 写作 Skill，像乐高一样拼起来。单独的提示词模板做不到这种模块化组合。可迭代。用着用着发现问题，直接让 Agent 帮你改进 Skill。下次自动生效。传统提示词模板改了之后，你得记得每次都用新版本。可渐进加载。Skill 附带的资源文件不会一开始就占用上下文。你的提示词模板再怎么组织，发出去就是全量加载。简单说：Skill 是提示词的工程化封装。能做的事差不多，但管理成本、复用成本、迭代成本完全不同。【5】最后上篇文章的核心没变：因需而建、可组合、可迭代。 Skill 就是长一点的提示词吗？是的。但光有提示词不够。关键是执行这段提示词的系统，到底是只会说的 ChatBot，还是能真正动手的 Agent。 Skill 是给 Agent 用的。没有 Agent 的工具调用能力，Skill 就只是一段躺在文件夹里的 Markdown。

53. 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

54. 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.

55. 一学就会，1招去除图片的AI味儿，超绝真实感你用关键词生成的图片是不是看起来一眼假？原来不用关键词才是去掉AI味的关键！#设计 #ai #AI生图 #ai新星计划 #抖音知识年终大赏

56. 回复@故乡的云_9896552578:没错，代码你只要逻辑清晰，输出就很稳定，提示词不光要逻辑，还要自然语言描述精准！另外有时候可以试试伪代码当提示词//@故乡的云_9896552578:有些时候觉得编合适的提示词比写代码还累程序至少还有个固定语法，每个模型甚至每个版本可能都得进行不同的调整才能稳定输出……

57. 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！

58. Claude Agent Skills 深度解析：基于第一性原理的提示工程架构leehanchung.github.io/blogs/2025/10/26/claude-skills-deep-dive/ Claude 的 Agent Skills 构建了一种优雅的、以提示为核心的能力扩展体系。它通过“元工具 + 提示注入 + 上下文控制”的方式，实现了安全、灵活且可组合的智能代理行为定制，代表了 LLM 应用从“功能调用”向“认知引导”演进的重要方向。#科技先锋官#

59. 【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#

60. 如何看待淘天金码奖设立Prompt工程赛道，是否意味着「提示词工程师」将成为未来五年互联网行业新风口？

61. 别再学提示词了：为什么它是AI时代最短命的技能？

62. 【电影感人像提示词公式】GPT-Image-2提示词合集-2

63. 2026年了！大部分人还不会给AI提示词。

64. Seedance 2.0：说中国话的最强AI视频模型！

65. 2026必备！这8大AI工具，没有裸泳......

66. 用了这5大技巧后，原来AI人物还可以这么真？

67. 整理个置顶贴，把一些我的常用提示词放在这里 1. 生成卡通信息图的提示词：http://t.cn/AXL0FDlJ 2. 生成 Slides 的提示词和工作流：http://t.cn/AX4hi8E2 3. 提取 YouTube 视频字幕为带发言人和时间戳格式化文本的提示词 http://t.cn/AXz2eQWu 4. 翻译提示词 http://t.cn/AXwbCsgR 5. 提取讨论帖中的精华内容 http://t.cn/AX2i6u8A 6. 用来帮助推荐文章的提示词 http://t.cn/AX2Vm3JW 7. 根据 YouTube 视频生成 Blog 文章的提示词 http://t.cn/AX4hSCWY 8. 把学术论文变成科普文章的提示词 http://t.cn/AX4hCV2l 9. 把文章变成黑板报的提示词 http://t.cn/AX4hFyzm （持续更新中）

68. 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#

69. 【如何写好AI生图提示词？】GPT-Image-2提示词合集-1

70. 如何成为一个AI Agent 工程师？

71. 当模型推理能力越来越强，我们还需要提示工程吗？

72. “5 到 10 年后，我们会需要资深工程师。我们会需要那种真正理解系统全貌的人；需要能在凌晨两点调试分布式故障的人；需要携带着那些代码库里根本不存在的组织知识的人。可这些工程师现在还不存在，因为我们没有在培养他们。本该现在学习成长的初级工程师，要么根本没有被雇用，要么正在形成一项由美国国防部资助的劳动力研究称为“AI 中介能力”（AI-mediated competence）的东西。他们会提示 AI，但他们说不出 AI 错在哪里。”

73. 昨天城市天气prompt 维权网页链接还是成功了，后来 Google 的人私信我说当时没有注意溯源，后来也补充回复了。天气这个提示词（网页链接）我之前 GPT-4o 时代就分享过网页链接，当时也花了不少心思去调提示词，后来还集成了天气 API。现在 nano banana pro 下，当时这套提示词并不能直接用，所以仍然需要花不少精力去重新调试提示词，反复替换很多关键词才能碰巧找到那个最合适的。比如图3到图7都是中间失败的一些版本。提示词是一方面，另一方面在玩法上也有创新，充分利用了模型的能力，比如说结合了 Gemini 自身能搜索的能力，只需要输入一个城市名，就能根据城市特色地标和天气生成很好的效果。后来基于我的提示词版本衍生出很多有意思的玩法，比如有人把城市换成公司，比如地名换成游戏场景，城市建筑结合了美食，都非常酷，我也很喜欢，并且也明确引用了我的版本。（图8-）但抢我 Credit 这哥们只是把我的提示词稍微改了几个字，尺寸从9:16 改成了 1:1，玩法和效果都是一样的，然后 Credit 要算在他头上，那这种当然还是要争一下。好在发帖后很多网友表示了支持，尤其是国内网友，感谢你们！

74. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

75. 文科生史诗级加强！外网AI视频的天塌了！seedance加image2的核心技术被发现，完整提示词分享|中国爱死机|AIGC

76. 上下文工程正在取代提示词工程

77. AI提示词工程的演进

78. 揭秘提示词工程背后的秘密

79. 提示词工程

80. 【提示词工程 = “提示词” + “工程”】——不要把鸡蛋放在一个篮子里

81. 提示词工程师是什么工作？Prompt Engineers

82. 提示词工程师缺口大，该怎么入门？

83. 初级程序员需求锐减，提示词工程师为何高薪？

84. 2026AI提示词工程师证书报考入口、报名条件大全

85. 提示词工程是一项被高估的技能？

86. 提示词工程·学习备忘录

87. 提示词工程要死了吗？2026年还值不值得学

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177. 提示词设计是教师教学素养的具体体现

178. 大家好，我是子杰。这篇文章的含金量，应该是相当之高，都是我慢慢积累出来的，同时也是经过一些小的调整的。我们都知道，AI的使用，提示词是核心，并不是AI本身，但是我也知道，有很多老师，不会想一些提示词，那我就干脆分享出来，多帮一个是一个。但是，我相信，即便你们拿到了同样的提示词，不同的老师，结果一定会不同，因为有的老师会加入自己的想法，做延伸啥的。如果觉得有帮助，文末给俺点个赞赏直接上口令，我就不解释要怎么用了，不然，要打太多字，你们直接拿着用就好。 1、课程大纲设计你是一位精通认知科学和学习科学的课程设计师。现在需要为 [初中二年级 / 中等偏上水平 / 学习动机一般] 的学生设计一套 “物理 · 压强”单元的6讲专题课程。设计原则：前概念诊断：在第1讲开始前，列出学生常见的错误前概念（如“压力=重力”），并设计一个不超过3分钟的课堂提问来暴露这些前概念。认知负荷控制：每讲核心新概念不超过3个。建议在讲授15分钟左右时，插入1个快速回顾点（形式自选：一句话填空/同桌互讲/手势反馈）。知识连接：每讲结束时，用3句话以内说明本讲知识与前序/后续知识的连接点（例如：“本讲的‘压力作用效果’为下一讲‘液体压强’奠定了‘受力面积影响’的逻辑基础”）。形成性评价：每讲设计2道“概念辨析题”（非计算，针对易混淆点）和1道“真实情境应用题”。输出格式：以表格呈现，列名：讲次、核心概念、回顾点设计、知识连接说明、形成性评价题目。 2、教案与逐字稿生成请生成一份 “高中英语 · 虚拟语气（if条件句的三种基本形态）” 的教案决策树，授课对象为高一学生，课时45分钟。要求：将课堂划分为 “导入 → 呈现 → 控制性练习 → 半开放式输出 → 总结” 五个阶段。只在以下两个关键节点预设学生反应（每个节点预设2种）：节点A：呈现规则后，学生首次尝试造句时节点B：控制性练习中，涉及“与过去相反”的混合条件句时对每个预设反应，写出教师的应对话术（不超过3句话）和替代讲解策略（一句话说明）。在“控制性练习”环节设计3组句子，每组标注该练习主要检测的是“形式准确性”还是“意义理解”。逐字稿中，只在2-3个关键提问处标注预期的思考时间（秒）和认知层级（理解/应用/分析）。最后附一份课堂突发情况预案：如果学生对虚拟语气完全无兴趣，请给出1个与“电竞比赛结果预测”相关的即时替换案例。 3、题目难度分层与讲解针对 “小学数学 · 分数除法” 这一知识点，请设计一套分层练习题（共9道），并附上典型错误模式分析与通用讲解策略。具体要求：题型分层：基础层（3道）：侧重概念理解，可用图形或文字题。应用层（3道）：真实情境题，每道题前要求学生用“数量关系图”表示。拓展层（3道）：给出错误解题过程，要求学生找错并改正。错误模式分析：从这9道题中，选出3道最具诊断价值的题，每道题标注1-2种最常见的错误模式，并给出对应的讲解话术模板（教师可套用）。最后生成一份学生自我纠错清单：用学生能读懂的语言列出3条常见的思维陷阱和自查方法（不超过100字）。 4、学生评语撰写请为一名小学四年级男生（化名：小轩）撰写学期成长叙事评语。背景信息：该生数学基础中等，空间想象能力较强，但计算粗心，前期对应用题有畏难情绪。本学期在“多边形面积”单元有过一次突破性表现（主动用割补法解决了一道复杂图形题）。评语结构要求：证据化开头：引用具体的时间、任务或作品（例如：“还记得11月那次‘创意面积挑战’中，你……”）。成长轨迹描述：用“以前……现在……”的对比结构，指出2个具体维度的进步（必须与提供的背景信息吻合）。归因于策略：将进步归因于他使用的具体学习方法（如“你开始用画图来分解应用题条件”），而非天赋。下一步挑战：提出一个“跳一跳够得着”的寒假挑战，并给出可操作的具体步骤（例如：“每天选择3道计算题，做完后用‘倒着算’的方法验算，并记录正确率变化”）。语气：用第二人称“你”，温暖、具体、有画面感，避免任何比较性语言。 5、课后反馈与家校沟通话术请编写一段发给初中七年级学生家长的课后沟通话术（用于微信私信），沟通对象是学生小宇的母亲。已知情况：小宇本学期英语成绩中等，课堂参与度忽高忽低，近期一次小测中完形填空失分严重。老师观察到小宇在“上下文线索推理”上存在盲区，但他对“电影主题”的阅读材料兴趣浓厚。沟通要求：避免直接陈述问题，改用“我观察到……我猜可能是……”的观察式语言，邀请家长一起验证。将“问题”重构为“待发展的技能”：不说“完形填空差”，而是说“小宇在‘从上下文中找线索’这项阅读理解微技能上还有很大提升空间”。提供二选一的建议：给出两个可落地的家庭支持方案（例如：“方案A：每周挑一篇他喜欢的电影英文影评，一起找3处上下文线索；方案B：用‘完形填空亲子对抗赛’的方式，你们各做一篇，互相讲思路”），并请家长选择更可行的方式。明确老师的支持角色：结尾表明“我会在课堂上每周安排一次专项微训练，把方法拆解成三步，让小宇逐步建立信心”。结尾询问：以“不知道您在家观察到他在阅读时的习惯是怎样的？我们可以一起对个焦”结束，保持开放性。 6、招生引流文案请为一家主打思维可视化的小学数学机构撰写一篇小红书深度笔记，目标用户是孩子处于3-4年级、正经历“数学滑坡”现象的家长。深度要求：开头：用一个真实、细腻的场景故事引入（例如：“上周有位妈妈发来一张照片：孩子趴在桌上，草稿纸上画满了密密麻麻的数字，旁边写着‘我讨厌应用题’……”）。第二部分：用通俗语言解释“工作记忆过载”与“概念表征缺失”的关系，让家长理解“不是孩子笨，而是缺了中间步骤”。第三部分：介绍一个可立即使用的“思维可视化工具”（如“四宫格法”：已知/未知/关系/图示），并说明建议配图的类型（例如：“此处可配一张孩子用四宫格解应用题的手绘图”）。第四部分：引出课程差异——不直接推销，而是描述“我们的课堂里，老师做得最多的事不是讲题，而是追问‘你的图画出了什么关系？’”。结尾动作：引导私信领取“3-4年级应用题‘思维可视化’练习册”。风格要求：语气专业但有温度，避免焦虑营销；使用短句，段落间留白；全文控制在800-1000字。 7、错题本与薄弱点分析我是一名初三化学老师，最近整理了班级 15名中等生在“酸碱盐”单元的错题数据。错题主要集中在三类：① 酸碱中和反应的过量判断；② 物质分类中的“氧化物、酸、碱、盐”归属混淆；③ 实验探究题中控制变量法的表述。请基于以上信息，生成一份 “归因型错题分析及干预方案”。要求：认知归因：对每一类错题，给出2-3种可能的认知根源（例如：过量判断错误可能是因为“将反应物量关系当作固定配比”的线性思维；分类混淆可能是因为“只记定义，没有建立‘组成特征’的归纳框架”）。匹配微干预：针对每个认知根源，设计一个不超过10分钟的课堂“微干预”活动（例如：针对“线性思维”，设计一个“反应物量变化曲线图”的绘制练习，让学生动态理解“谁过量”）。追踪验证设

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