开源项目ace-tool-rs:通过MCP提供通用提示词优化功能
GitHub上的开源项目ace-tool-rs是一个基于Rust实现的代码库上下文引擎,旨在帮助AI助手通过自然语言查询搜索和理解代码库。该项目的一大亮点是利用MCP(模型上下文协议)提供了通用的提示词优化功能。用户若没有AugmentCo...
GitHub上的开源项目ace-tool-rs是一个基于Rust实现的代码库上下文引擎,旨在帮助AI助手通过自然语言查询搜索和理解代码库。该项目的一大亮点是利用MCP(模型上下文协议)提供了通用的提示词优化功能。用户若没有AugmentCo...
本文介绍了一种在 Claude Code 中利用 UserPromptSubmit Hook 机制来优化用户提示词的方法。作者通过编写 Python 脚本,在用户发送自然语言请求时,自动调用 OpenAI 兼容接口将其重写为“最小任务规格”...
作者分享使用Gemini API的实战经验,在免费额度限制后转向GCP,发现线上生图模型显著进步。提供多种风格(猫咪、复古、牛仔、圣诞、中国风)的提示词示例,强调提示词精简的重要性,讨论五官生成挑战。文章通过实际案例展示提示词修改技巧,鼓励...
经过多日实验,作者针对ATRI AI模型提示词的硬性约束和反思不足导致的回复僵化问题,进行了全面优化。改进包括增加每日反思功能以增强模型适应性,优化提示词设计提升交互灵活性,并简化前端界面改善用户体验。尽管当前实现与动漫中的理想ATRI仍有...
本文分享了一个创新的AI提示词,专为语言优化设计。该提示词能够将输入的中文或英文文本转换为更地道、流畅的表达,同时自动纠正语法错误。作者通过实践发现,在英文社区交流中,手敲英语内容后让AI检查,不仅能提升语言质量,还能帮助用户快速熟悉语法规...
作者分享了自己定制Gemini使用场景的方案,通过结合官方提示词注入与记忆功能,有效优化回答格式(如偏好纯段落而非markdown,便于复制)、约束随意引用记忆,并计划提高回答深度。这些技巧让Gemini更贴合个人需求,展示了AI个性化定制...
一款名为Prompt Playground的新工具,专为AI提示词优化而设计。支持变量定义、动态调试、CSV导入导出,让用户像写代码一样高效管理提示词。内置AI优化器通过双阶段迭代生成专业提示词,并提供Diff对比和评分图表可视化效果。批量...
BetterPrompt是一款开源的AI提示词优化工具,旨在解决开发者在日常工作中需要反复优化提示词的痛点。该工具提供Web界面,支持一键优化提示词并输出中英文版本,特别内置了DeepSeek免费API,降低使用门槛。开发者无需再手动复制提...
在使用Gemini和Antigravity等AI工具生成回答时,加粗文本功能常因Markdown渲染规则导致显示失败,影响阅读体验。本文深入分析了问题根源,指出主要由于中英混排或标点符号引发的渲染失效。通过实验对比,作者发现具体解决方案:在...
近期,科技爱好者观察到谷歌Gemini和OpenAI ChatGPT在用户认证后出现明显的性能下降,表现为回答质量降低、上下文缩短、实现简化等现象。作者分析认为,这可能是由于平台端提示词策略限制了模型的深度思考能力。为解决这一问题,作者分享...
本文分享了一个优化后的AI翻译提示词,专为配合沉浸式翻译工具(如DeepSeek)设计。提示词通过精确的语言风格要求(地道中文口语、略微非正式语气)、表达技巧(融入俗语口语化表达)和翻译策略(避免生硬直译),确保译文高度自然、富有感染力。作...
本文分享了如何通过配置 CLAUDE.md 实现三位一体协同办公,集成 Claude、Gemini 和 CodeX 模型以提升开发效率。作者详细介绍了安装必要 MCP 工具的步骤,包括 Claude CodeX 和 Gemini MCP,并...
本文分享了一个适用于各大AI模型的提示词优化版本,特别针对Gemini模型。作者在trae环境中测试,显著提升了Gemini 2.5和3 Pro的性能。优化内容包括添加硬性边界确保AI每次回答都进行深度思考,强制执行步骤如联网搜索和文件修改...
最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显,但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误,不知道是不是普遍现象?
遇到过类似问题,最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享,我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见,这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness,每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题,我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用,特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施,这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识,而不只是模型应用层面。
配置虽然简单,但建议补充一下认证和加密的注意事项,避免被中间人攻击。