提示词

【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。

【Prompt】Prompt 工程入门指南欢迎来到人工智能的新时代！大型语言模型（LLM）正以前所未有的方式改变我们的工作与生活。然而，要真正释放这些强大工具的潜力，关键在于我们如何与它们“对话”。这门对话的艺术，就是“提示词工程”（Prompt Engineering）。

AI的提示词专栏：写作助手 Prompt，从提纲到完整文章本文围绕写作助手 Prompt 展开，阐述其核心价值在于降低写作门槛、提升效率与保证内容质量，介绍其 “指令目标、背景信息、输出约束、示例引导” 的基础结构。文章详细拆解从提纲生成到全文创作再到优化的三步流程，每步均提供含指令目标、背景信息、输出约束的 Prompt 示例，搭配预期输出与技巧分析，同时针对短篇文案、学术文章等不同场景给出 Prompt 调整策略，还解答了模型生成提纲偏离主题、内容缺乏论据、风格不统一等常见问题，最后总结核心要点并提出多轮迭代优化、结合工具使用等扩展建议，为高效生成符合需求的

Langchain4j 系列之六 - 提示词上一个系列讲了Spring AI得到反馈效果不错，有人私信我说这个和Langchain4j有什么区别。如果站在使用方面，都是基于Java的大模型应用研发的工具，本质上没太大区别。但是从细节层面来说还是有很多不同之处，所以索性借此机会，给大家分享一下Langchain4j框架。在本系列中会按照Spring AI系列的顺序来写Langchain4j，这样的好处是可以对比两者不同的细节。

熊猫钓鱼>_>

Tbox使用教程与心得体验：智能体驱动我的“2025年大模型发展工作总结及企业智能办公场景应用前景“深度报告生成Tbox是一款基于智能体驱动的内容生成平台，它通过精心设计的多轮对话系统，将复杂的工作总结报告生成过程分解为多个步骤，确保最终产出的内容既专业又全面。

前端程序猿之路

AI大模型应用开发之Prompt 工程新手友好、可记忆、可复用用更好的提示词，显著提高任务准确率让模型“明白你是谁、要干什么、怎么才算干得好”。

Vibe Coding提示词（Prompt）常见的6个坑很多人用Vibe Codng平台生成 UI，都会有一个相似的困惑：同样是 AI，为什么别人生成得又快又稳，我的却总是差点意思？

Web开发者快速上手AI Agent：基于LangChain的提示词应用优化实战图片来源网络，侵权联系删。在Web开发中，我们常常需要将模糊的业务需求转化为清晰的API接口或前端组件。这个过程依赖于精准的需求描述——如果产品经理说“做个好看点的登录页”，你可能做出十种不同的版本。

Web开发者进阶AI Agent：LangChain提示词模板与输出解析器实战图片来源网络，侵权联系删。在Web开发中，我们习惯通过模板引擎（如EJS、Handlebars）动态生成HTML，也依赖JSON Schema校验或Zod/Yup对API响应做结构化解析。这种“输入模板化 + 输出结构化”的工程思维，恰恰是构建可靠AI Agent应用的核心。

Web开发者快速上手AI Agent：提示词应用优化实战图片来源网络，侵权联系删。作为 Web 开发者，你是否经历过这样的场景？产品经理说：“做个用户能自由提问的智能客服。” 你问：“具体支持哪些问题？” 回答：“就……啥都能问吧。”

Prompt Engineering 基础原理：从入门到实践图片来源网络Prompt（提示词）就像是你给AI的"指令"或"问题描述"。想象一下，你是一位厨师，AI是你的助手——如果你只说"做顿饭"，助手可能不知所措；但如果你说"做一份番茄炒蛋，要酸甜口味，鸡蛋要嫩"，助手就能做出符合你期望的菜品。