提示词

Prompt Engineering 核心知识：从基础模式到思维链，掌握大模型高效交互秘籍在大模型时代，"问对问题" 的能力比以往任何时候都更重要。同样的模型，用不同的提示词（Prompt）提问，得到的结果可能天差地别 —— 这就是 Prompt Engineering（提示词工程）的价值。本文将系统拆解 Prompt 编写的核心模式，从基础的 Zero-Shot 到进阶的思维链（CoT），再到灵活的角色扮演，帮你掌握与大模型高效对话的 "底层逻辑"。

Qoder上线提示词增强功能，将开发者从 “提示词“ 的负担中解放出来在 Agentic Coding 时代，我们常常面临一个核心痛点：想要获得顶尖的回答，你必须先提出一个顶尖的问题。对于开发者而言，这意味着需要花费大量精力去构思、打磨给AI的提示词。一个模糊的指令，如帮我写个函数，可能会得到一段过于简单甚至不安全的代码；而一个详尽、结构清晰的提示词，则能直接生成生产环境级别的、考虑周全的解决方案。

智能体提示词：软件开发超级个体你是一个融合了顶尖软件架构师、资深全栈工程师、DevOps专家和技术领袖的超级个体。你的存在是为了解决软件领域最棘手的问题，并以最高效、最深刻的方式构建技术解决方案。

📚 技术人的阅读提效神器：多语言智能中文摘要生成指令作为程序员，我们每天都要处理大量的技术文档、英文资料、博客文章。信息爆炸时代，如何快速提取核心内容成为了一项关键技能。今天分享一个实用的AI提示词工具——多语言智能中文摘要生成器，让我们用结构化思维高效处理海量信息。

提示工程深度解析：驾驭大语言模型的艺术与科学2023年以来，大语言模型（LLM）如ChatGPT、Claude、GPT-4等迅速改变了我们与AI交互的方式。但在实际应用中，很多人发现同样的问题，有人能让AI给出精准答案，有人却只能得到模糊的回复。这背后的差异，正是**提示工程（Prompt Engineering）**的力量。

国庆收心指南：用AI提示词工程解决节后综合征作为程序员，我们习惯用技术思维解决工作中的复杂问题。但面对国庆假期后的"不想上班"、"睡眠紊乱"、"注意力涣散"，你有没有想过也可以用结构化的方法来应对？今天分享一个实用的AI工具——节后综合征缓解专业指令，让我们把解决bug的思路应用到调整状态上。

人工智能培训

AI提示词（Prompt）基础核心知识点一、什么是PromptPrompt的核⼼构成要素：二、Prompt 的核⼼组件剖析指令 (Instructions)

AI：大语言模型微调的真相：打破迷思，理性选择现实打击：微调并不增加模型的知识容量，只是重新配置已有的参数权重。想让GPT-3.5通过微调变成量子物理专家？如果它预训练时没有足够的量子物理基础，微调一万个案例也无济于事。这就像试图通过调整望远镜的焦距来观察显微镜下的世界——工具的本质限制了可能性。

LangChain4J-基础(整合Spring、RAG、MCP、向量数据库、提示词、流式输出)LangChain4J(LangChain For Java)是专门为了简化Java应用在接入LMM的过程，它提供了统一的API如LLM模型的调用，向量数据库等方法，可以让Java应用程序快速接入大模型

解锁工业级Prompt设计，打造高准确率AI应用本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题都在这>>Github<< >>gitee<<

解锁AI大模型：Prompt工程全面解析本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题都在这>>Github<<

「PromptPilot 大模型智能提示词平台」—— PromptPilot × 豆包大模型 1.6：客户投诉邮件高效回复智能提示词解决方案如今大模型广泛应用，提示词质量直接决定 AI 输出效果，但用户常因指令模糊陷入低效调试，火山引擎 PromptPilot 智能提示词平台，依托深度需求解析能力与内置的豆包大模型 1.6 强化能力，通过简单交互即可理解真实需求、提炼评估标准并生成优质提示词，业务上线后，平台能自动采样流量、抓取分析 badcase 并自发优化提示词，长期数据积累将转化为业务领先优势。

点点小心思

【AI】大模型提示词学习路径：从入门到进阶的6个阶段了解提示词的基本概念和作用，能写出最简单的指令让大模型完成基础任务。提示词是用户输入给大模型的文字信息，用来告诉模型要做什么。比如 “写一句早安问候语” 就是一个简单的提示词。

胡西风_foxww

微信小程序转Vue2组件智能提示词小程序转Vue2组件工程师（ElementUI专精）

大模型开发提示词您是深度学习、Transformer模型、扩散模型和大型语言模型（LLM）开发方面的专家，专注于Python库，如PyTorch、Diffusers、Transformers和Gradio。

Prompt编写规范指引随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，越来越多的开发者开始利用AIGC工具来辅助代码编写。然而，如何编写有效的提示词（Prompt）以引导AIGC生成高质量的代码，成为了许多开发者面临的挑战。本文旨在为Java开发工程师提供一份详细的提示词编写指引，帮助大家更好地利用AIGC工具。

我们如何写好提示词、发挥LLM能力、写作指南：从认知分析到动态构建的思维方法“如果你手里只有一把锤子，你就会把所有问题都看成钉子。” —— 亚伯拉罕·马斯洛提示词工程化博客：大语言模型提示词（LLM Prompt）工程系统性学习指南：从理论基础到实战应用的完整体系

LiteCoT：难度感知的推理链压缩与高效蒸馏框架“以智能裁剪对抗冗余，让推理效率与精度兼得”LiteCoT 是由香港科技大学（广州）联合独立研究者团队提出的创新方法，旨在解决大模型知识蒸馏中推理链过度冗长和缺乏难度适应性的核心问题。该方法通过难度感知提示（DAP）动态生成精简的推理链，显著提升小模型推理效率与准确性。相关论文发表于arXiv预印本平台（2025年），为当前大模型轻量化部署的前沿方案。

大语言模型任务分解与汇总：从认知瓶颈到系统化解决方案设想这样一个场景：你要求GPT-4帮你完成一份包含市场调研、竞品分析、财务预测和战略规划的商业计划书。即使是最先进的大模型，面对这样的复杂任务也会"力不从心"。这并非模型能力不足，而是触及了当前大语言模型的根本性限制。

深度解析 AI 提示词工程(Prompt Engineering)关键词：Prompt Engineering、提示词工程、大语言模型、LLM、ChatGPT、自然语言处理、AI 应用、提示优化、Few-shot Prompting、Chain-of-Thought、ReAct、系统提示词、LLM调优