提示词

简单好用的AI提示词模版：目标，输入，输出AI时代，会提问比会回答更重要。当你发现同一个提示词今天好用、明天翻车，输出结果总差那么一点——问题不在AI不够聪明，而在于你的提示词缺少结构。

标书智能体（五）——如何让弱模型也能稳定输出复杂json用 Python + React 打造一个开源的 AI 写标书智能体~完整代码已开源。代码很多，文章只放主要代码和提示词，完整代码可以查看开源项目。

GPT-5.5 来了！OpenAI 最新提示词指南深度解读当 GPT-5.5 正式发布时，很多开发者发现：那些精心打磨的提示词突然“不灵”了。这不是模型退步，恰恰相反——GPT-5.5 太聪明了，以至于那些为旧模型设计的“保姆式”指令反而成了束缚。OpenAI 官方刚刚发布的提示词指南揭示了一个核心理念：少说怎么做，多说要什么。

大模型学习之路01：提示工程从入门到精通（第一篇）提示工程是大模型时代人人必备的核心技能，也是大模型应用工程师的入门第一课。它不需要你懂复杂的算法和数学，只需要学会用结构化的语言和大模型 "沟通"，就能让大模型的能力提升 10 倍以上。

真上帝的左手

26. AI-大语言模型-提示词工程提示词工程（Prompt Engineering）‌写好提示词就像是给 AI 下达一份“精确指令”，目的是为了让 AI 输出符合预期的结果，避免“翻车”。正文总结了提示词工程的六大核心要素和四个实战技巧。

AI大佬的小弟

提示词工程（1）---提示词工程简介最近，身边好多人都想了解一些比较基础简单容易学会的大模型知识，所以正好给大家介绍一下PE，也就是提示词工程。可能好多人觉得作用不大，没啥意思，但是我身边好多人平时的工作也经常需要写提示词，市面上也有好多岗位如：提示词工程师、扣子智能体/工作流搭建师等等，所以提示词是最简单的能掌握的知识。

AI的提示词专栏：API 文档 Prompt，从接口描述生成 Swagger本文围绕从接口描述生成 Swagger 文档的 Prompt 设计展开，先解析 OpenAPI 3.0 规范下 Swagger 文档的八大核心构成，再阐述 Prompt 设计需包含的明确目标、提供上下文、约束格式、补充规则四大要素。通过 RESTful API、带 OAuth2.0 认证的 API、GraphQL API 三个典型场景，给出完整 Prompt 示例与生成的 Swagger 文档节选，并分析设计亮点。还针对文档字段缺失、数据模型未引用、示例不符约束等常见问题，提供 Prompt 优化方案，最

闭环文本引导框架，用于肺癌病灶分割与定量1、有匿名版本开源代码：Anonymized Repository - Anonymous GitHub

标书智能体（四）——提示词顺序优化，让缓存命中，输入成本直降10倍用 Python + React 打造一个开源的 AI 写标书智能体~完整代码已开源。代码很多，文章只放主要代码和提示词，完整代码可以查看开源项目。

写给 AI 的散文：意图式提示词写作指南核心理念：告诉 AI 你想要什么世界，而不是它不能走哪条路。把 AI 当状态机。用规则围堵边界，枚举禁止项。

OpenClaw 系统提示词

【实战讲解】ChatGPT 5.4深度文献检索完全指南：提示词工程与学术实战策略由于国内无法访问 openai 官网，因此使用国内镜像站可以注册使用gpt5.4最新模型。注册入口：AIGCBAR镜像站。开通会员即可使用GPT-5.4的Thinking模型。

诸神缄默不语

自动写会议纪要：语音转文字→整理录音稿→生成会议纪要诸神缄默不语-个人技术博文与视频目录专栏《Python自动化办公的192个实例项目》目录我感觉影响语音转文字效果最严重的其实是录音效果。我本来还买了个录音笔，结果我发现录音效果还不如用手机，所以我就放弃了……

提示词管理工具推荐prompt-manage，Docker一键部署和使用指南prompt-manage 是一款面向 AI 从业者的轻量级开源提示词管理工具，专为 Docker 私有化部署设计，无外部依赖、开箱即用；提供提示词增删改查、标签分类、全文检索、版本控制、一键复制与数据导入导出，支持本地私密存储与网页端管理，适合个人 / 团队统一沉淀、复用、维护各类 Prompt 模板，解决提示词散乱难管理的问题。

如何学好AI编程？AI提示词框架深度对比分析AI时代提示词（Prompt）是人与大型语言模型（LLM）进行沟通的关键。人们通过提示词与大模型对话，大模型按照提示词进行工作。只有掌握AI提示词方法的人才能更好地驾驭人工智能。

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。