Prompt Learning 的两个反馈圈
最近半年，业界几乎所有团队都在抱怨 agent 不可靠。模型选了最贵的，工具调用接全了，上下文也尽量塞满，可输出依然时好时坏。换一个模型也救不回来。问题出在哪里？ Arize 的 SallyAnn DeLucia 和 Fuad Ali 在 ...
标签索引 / 第 3 页
提示词工程
这个标签下有 586 篇文章。按时间回看相关判断与实践记录。
标签精选
相关内容
Codex 在自己的执行历史里找补丁
最近社区在传一个”自我蒸馏”的提示词，源头是 OpenAI Codex 团队成员 @VB。意思是让 Codex 回看你最近 30 天的执行记录，把里面反复出现的工作流打包成 Skill，把固定角色封成 Sub-age...
GPT-5.5 的提示词，从流程控制变成了结果验收
我注意到一件有意思的事：同样是用 GPT-5.5 或者 Codex，有的人能稳定跑完复杂任务，有的人则反复拿到跑偏的结果。差距不在模型能力，在于提示词的写法有没有跟上模型的进化方向。 灵姐（灵姐说AI）最近结合 OpenAI 官方的 Pro...
把模型练成你的 Agent：微调方案
作者：toy 一、为什么需要微调 Prompt Engineering 的三类失效 用 Prompt 调教通用模型，是大多数 Agent 项目的第一站。这条路走得顺时，能省掉大量工程复杂度。但在三类场景下，它会系统性失效。 第一类是领域术语...
Claude Code 的记忆系统
每次新开一个 Claude Code 会话，上下文窗口是空的。你之前告诉它的事情，它全忘了。 这不是 bug，是设计。问题在于，每次重新解释同一套规则，实在太麻烦。 Claude Code 提供了两套机制来解决这个问题：你自己写的 CLAU...
凭证策略归属工具路由，不归 Prompt
— title: “Credential Policy Belongs in the Tool Router, Not the Prompt” date: 2026-05-27T09:00:00 R...
接入ChatGPT Plus账号，社区推出基于GPT-image-2的免费PPT生成工具
该项目是一款由个人开发的AI应用，利用提示词工程调用GPT-image-2模型生成图片，从而自动完成PPT设计。作者通过CPA反代技术接入了三个ChatGPT Plus账号，为社区用户提供了免费的体验机会。该项目虽然暂未开源，但有效地展示了...
拒绝繁琐确认：Claude Codex与Superpowers的高效协作指南
针对开发者在Claude Codex中使用Superpowers插件时遇到的“确认点过多”痛点，本文分享了一套基于自然语言意图覆写配置的优化方案。通过任务分级制度，该方案允许轻量级任务（如Bug修复、文案修改）跳过Brainstorming...
零基础尝试AI编程：Vibe Coding开发Android应用的现实困境
本文记录了一名非Android开发者尝试利用AI进行“Vibe Coding”时的实战痛点。尽管借助了提示词技能优化，生成的Demo在界面美观度、交互逻辑合理性及功能完整性上仍不尽如人意。作者寻求能辅助搭建大纲的工具及适合新手结合AI的学习...