提示词

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上下文工程：比提示词工程更重要的事提示词工程问的是"这句话该怎么说"。上下文工程问的是"该给模型看什么"。后者对效果的影响，往往比前者大一个数量级。

死磕音视频

ChatGPT 自定义指令与记忆入门：一次设置，少重复自我介绍适合人群：已经会打开 ChatGPT 提问，但每次新对话都要重新交代“我是谁、文风怎样、不要做什么”的新手。网页端或 App 均可，免费与付费计划都可使用自定义指令；记忆相关开关可能因计划、地区与工作区设置略有差异。 X 上有作者指出：很多人把 ChatGPT 当搜索框，用完就关，几乎没用上自定义指令、记忆等能力。另一类帖子则示范如何用自定义指令减少“一味附和”。本文把官方帮助中心里的设定整理成可跟着点的步骤。## 一、先分清两样东西1. 自定义指令（Custom Instructions）你亲手写的固

图生视频提示词怎么写：一张商品图生成整条演示视频一张平铺的商品图，怎么变成一条内衣带货片？答案在提示词里，而且这段提示词不分层——它是一整段，按镜头的先后往下写。

System Prompt 实战：从一段话到一份规格（附回归测试）系统提示是运行时约束的第一层，改它成本最低，收益也最直接。但多数人把它写成一段自我介绍，模型读了不知道怎么执行。

本体驱动的AI大模型：方法与实践【引】每隔一段时间，行业内就出现全新的技术观点：大模型能够全自动构建本体、搭建语义模型、输出标准化知识图谱。果真如此么？本文是“本体与AI”系列文字之一，也是《本体驱动的AI大模型：方法与实践》一书的解读与补充。

从「能用」到「可控」：Prompt 工程与日常写 Prompt 的本质区别**同样是"写 Prompt"，为什么有人月薪数万做"Prompt 工程师"，有人只是把 AI 当高级补全工具？**差别不在天赋，而在认知——你是在"调用 API"，还是在"设计 DSL"。本文从底层逻辑、核心区别、实战写法三个维度拆透。

用测试夹具约束 Agent：给定失败用例，要求只输出最小 diff 的提示词套路「帮我修一下这个测试」是 Agent 上下文里最高危的句子之一。没有夹具、没有失败断言、没有路径白名单时，模型会倾向于：改生产代码 + 改测试 + 顺手重构，最后给你一个「全绿」但不可审的大补丁。

6.1 旅游出行旅行的前期准备工作量并不小。一次像样的自由行，光是研究攻略、规划路线、整理行李、估算费用，往往要花好几个晚上，还不一定做得全面。更常见的情况是，行程没想清楚就出发，到了当地再临时查，结果漏掉了很多值得去的地方，或者在路线上走了冤枉路。

6.3 美食烹饪做饭这件事，难点往往不在厨艺，而在决策冰箱里剩了几样食材，不知道能搭出什么；或者想请朋友来家里吃饭，不确定做几道菜、怎么搭配才显得用心；又或者想吃得健康一点，但设计食谱又嫌麻烦。

海南java第二人

LangChain 消息与提示词模板全解析：从 Message 标准到 ChatPromptTemplate 实战消息（Message）是模型交互的最基本单元，提示词模板（Prompt Template）是构建可靠 AI 应用的基石。掌握这两者，才能写出结构清晰、易于维护的 LangChain 应用。

阿昌喜欢吃黄桃

提示词工程：User Prompt 与 System PromptHi，我是阿昌，今天记录一下提示词工程，重点记录User Prompt和System Prompt这两个概念。

Hermes × 本地 Ollama × qwen3.8 效能优化研究实验报告本报告记录并分析了一次针对"Hermes Agent + 本地 Ollama + qwen3.8"三元栈的系统性效能优化。研究起点是一个朴素的问题——“如何让这套组合发挥最大潜力”；终点却是一个与起点假设相反的结论。

ChatGPT上传PDF后漏读图表？文字版、扫描件和图片要分开处理把一份技术说明书交给ChatGPT，摘要写得很流畅，偏偏没提最关键的流程图；追问某个数值，回答又和原表对不上。

中科闻歌Java面试题及参考答案Java 集合框架整体分为 Collection 与 Map 两大体系，Collection 存储独立单个元素，Map 存储键值对映射关系，面试答题关键点在于区分接口和具体实现类，不能只罗列类名，需要从底层存储结构出发推导性能、特性、线程安全情况，同时区分过时实现类，这部分属于面试加分点，很多面试人员只会背诵类名，忽略底层结构与线程安全带来的取舍。

Prompt - 如何生成贴合我们业务需求的有效prompt假如我们当前项目有业务需求：AI根据用户的描述，生成原生网页代码，并将代码文件保存到本地。核心流程如下：用户输入描述 -> Al大模型生成 -> 提取生成内容 ->写入本地他文件

提示词模板库：建立你的专属Prompt兵器库💡 读完这篇文章，你将掌握：📝 这篇文章适合：所有希望将AI写作从"每次都从零开始"升级为"系统化高效作战"的创作者。如果你厌倦了每次写提示词都像"重新发明轮子"，这套方法论会让你效率倍增。

ChatGPT合并多份资料总是内容重复？去重、分类与统一结构整理方法很多人会把几份文档、会议记录、网页摘录或者不同阶段的笔记一起交给 ChatGPT，希望它整理成一份完整资料。

Akiyama_Mio-Kon

DALL·E GPT 明天退役：不是 ChatGPT 不能画图，一份可照做的备份清单“DALL·E GPT 要退役了”很容易被转述成“ChatGPT 明天不能画图了”。这两个说法不是一回事。

ChatGPT写段落总是太散？主题句、层次结构与段落衔接优化方法很多人用 ChatGPT 写文章时，会遇到一种情况：每句话单独看都没问题，但放在一起就显得很散。常见表现包括：

一个有温度的技术博主

接手项目时，发一次“初始化考古提示词”我刚接手这个项目，接下来要在上面持续开发新功能。请你先通读项目代码，帮我反向提炼出一份《项目开发约定》，作为以后让我写代码时的提示词模板。