提示词

AI的提示词专栏：用 Prompt 生成正则表达式进行文本匹配本文围绕 “用 Prompt 生成正则表达式” 展开，先阐述二者结合的价值，即降低正则使用门槛、提升效率并适配灵活场景；接着介绍正则核心基础，为精准描述 Prompt 打基础；随后详解 Prompt 设计的三大原则与四段式结构，确保模型生成精准正则；还通过匹配固定电话、提取 URL 域名等 5 个高频场景，提供完整 Prompt 示例、模型输出及验证分析；最后梳理常见问题与解决方案，并给出总结与扩展学习建议，整体为读者提供从需求描述到工具落地的完整指南，助力高效解决文本匹配问题。

无聊的小坏坏

精准控制：提示词工程与结构化输出核心痛点：大模型的输出不可控（总是胡说八道或格式错误）。本篇将教你如何通过提示词模板管理输入，并通过结构化输出强制模型生成可被代码解析的 JSON 数据。

Coze开发平台引言：最近学习了AI智能体开发，利用coze开发平台初步了解AI低代码或无代码开发并进行了实战，这篇文章对其中涉及到的相关的部分名词与知识点做一个总结。

提示工程（Prompt Engineering）学习如何精心设计高效提示（prompt）——这是 LangChain 开发中的一项关键技能。本教程面向初学者，将教你一系列实用技巧，显著提升 AI 的响应质量，并为你后续掌握 LangChain 的高级提示模板打下坚实基础。

从入门到精通：大模型提示词工程完全指南（附实战案例）摘要：本文系统梳理提示词工程（Prompt Engineering）的完整知识体系，从基础概念到高阶技巧，结合大量代码示例与实战案例，助你掌握与大模型高效对话的核心能力。无论你是AI新手还是进阶开发者，都能从中获得系统性提升。

AI的提示词专栏：单元测试 Prompt，自动生成测试用例本文围绕单元测试与 Prompt 结合展开，先指出传统单元测试效率低、覆盖度不均的痛点，阐述 Prompt 驱动生成测试用例在效率提升、覆盖度优化、规范统一方面的核心价值，接着明确单元测试 Prompt 需遵循代码信息完整、测试规则明确、输出格式约束的设计原则。随后通过 Python（Pytest）、Java（JUnit 5 + AssertJ）、前端 JavaScript（Jest）三个不同场景的实战案例，展示 Prompt 编写、预期输出及技巧分析，还介绍了补充反例约束、增加代码上下文等调优技巧，解答

opencv教程ai提示词——黑马程序员机械臂课程笔记请你帮我用opencv写一个打开摄像头的代码，要求实时展示摄像头的画面，代码名字叫做03_opencv_camera.py

冰糖猕猴桃

【AI】把“大杂烩抽取”拆成多步推理：一个从单提示到多阶段管线的实践案例很多做 LLM 应用的同学，都会遇到一个经典场景：一条长文本，要求模型一次性抽一堆字段，还要严格 JSON 输出。规则写得越来越长，few-shot 越堆越多，但效果总是“差点意思”。

小学生0基础学大语言模型应用（第 19 课《字符串提示词训练（Prompt Thinking）》）适用对象：已学过字符串、print、input信息学 / AI 素养启蒙想象一下，你面前有一个非常聪明的机器人 🤖

Prompt脱敏——不损失（或尽量少损失）原文本语义和上下文价值的前提下，防止原始敏感数据暴露给模型服务方、潜在的攻击者或出现在模型训练数据中Prompt脱敏是指在将包含敏感或隐私信息的文本（即Prompt，提示词）提交给大型语言模型进行处理之前，通过技术手段识别并处理掉这些敏感信息，以确保数据安全和隐私合规。

【大模型学习】提示词工程（Prompt Engineering）技术深度报告提示词工程（Prompt Engineering）是指通过设计、构造和优化输入提示（prompt），在不修改模型参数的前提下，引导大语言模型（LLM）生成符合特定任务需求的输出。其本质是利用自然语言作为接口对模型行为进行编程。

【大模型学习】CRISP 提问框架CRISP 提问框架是一种专为大模型（LLM）交互设计的结构化提问方法，旨在帮助用户（尤其是工程师、研究人员、产品开发者等专业角色）从大语言模型中获取更完整、精准、可操作且具有技术深度的回答。

老陈聊架构

『AI工具』AIShort部署实战：一键部署专属AI提示词管理与共享平台📣读完这篇文章里你能收获到在使用ChatGPT、Claude等AI对话工具时，你是否经常为写不出合适的提示词而发愁？同样的任务，为什么别人的AI回复总是更精准、更实用？答案在于优质的提示词（Prompt）管理。

找了一圈尾巴

智能体自演进框架-ACE（论文学习）本文聚焦智能体演进框架 ——Agentic Context Engineering（ACE）展开系统性研究，通过对上下文工程技术的优势与现存缺陷进行深度剖析，结合 ACE 框架的核心设计原理、模块化运行机制及实验性能表现等关键维度，全面梳理该框架的技术创新点与实践价值，为大语言模型上下文优化及智能体系统自演进构建提供理论参考与实践借鉴。

AI 学习研发技术 / 工具通用提示词模版下面是可直接复制粘贴使用的 Markdown 版本提示词

一套提升 Spring Boot 项目的高并发、高可用能力的 Cursor 专用提示词一套**「工程级、可控、不翻车」的 Cursor 专用提示词**，专门用于：在不破坏核心逻辑 & API 规范的前提下，提升 Spring Boot 项目的高并发、高可用能力

AI的提示词专栏：Prompt 与 Python Pandas 的结合使用指南该指南聚焦 Prompt 与 Pandas 结合的实践应用，先阐述二者结合的价值 —— 降低 Pandas 学习门槛、提升数据处理效率，接着梳理代码生成、解释、优化等 6 大核心应用场景及对应 Prompt 目标。随后详解高质量 Prompt 设计的五大原则，强调需精准描述数据结构、明确操作目标等要点。通过 5 个实战案例，从基础数据清洗到批量生成报表，展示 Prompt 设计、模型输出与结果验证全流程，并给出 8 个高频问题的解决方案。最后总结核心价值，提供扩展学习建议，助力读者掌握 “自然语言驱动数据

AI Agent 如何从演示到生产我最近在网上看到一套“Agent 的 12 种核心构建范式”，感觉它实际上很明确的介绍了AI Agent如何从一个演示程序到生产可用的搭建过程和原则。挺完整，就顺手记录、翻译了一下，也补了一点自己在工程视角下的理解。

熊猫钓鱼>_>

当想象力成为生产力，AI视频生成如何重塑2026年的创作世界想象一下,你坐在电脑前,脑海中浮现出一个画面:一只兔子在月光下的森林里跳跃,身后拖着一条会发光的尾巴。

效率客栈老秦

Python Trae提示词开发实战（8）：数据采集与清洗一体化方案让效率提升10倍做数据分析的朋友都知道，数据采集是最耗时的环节。前几年我做过一个舆情分析项目，每天要从几十个新闻网站采集数据。现在用Trae提示词生成数据采集与清洗一体化方案让效率提升10倍，不管是新闻网站、电商网站还是社交媒体，只要把需求说清楚，它就能生成完整的爬虫代码，包括数据清洗、去重、存储，一气呵成。原来要一上午的活儿，现在几分钟就搞定。