提示词工程

拒绝“人脑硬盘化”：用AI把知识“编码”进大脑皮层我们对大脑有一个根深蒂固的误解：以为它是一个用来存储信息的硬盘。所以我们疯狂地把单词、公式、法条往脑子里塞，一遍记不住就十遍，十遍不行就百遍。但这完全搞错了大脑的“出厂设置”。神经科学告诉我们，大脑皮层不仅昂贵而且挑剔，它根本不是为了“存储数据”演化的，而是为了处理关系和模拟未来而设计的。

提示词工程已死，上下文工程当立原文：提示词工程已死，上下文工程当立上下文对智能体至关重要，但它并非取之不尽。这篇文章将分享如何高效筛选和管理上下文，让你的 Agent 表现更出色。

停止“无效刷题”！让AI做你的“错题外科医生”，精准切除知识毒瘤你是在“改错”，还是在“搬运错误”？打开你的错题本，或者翻翻你孩子的试卷。是不是满纸红叉旁边，工工整整地抄着正确答案？也许还贴心地用红笔标注了“粗心”或者“公式记错”？

DeepSeek ：提示词工程 (Prompt Engineering) —— 人机交互时代的“新编程语言”在使用 DeepSeek 或 GPT 时，你是否遇到过这些情况？“这 AI 好像听不懂人话，写的代码总是跑不通。”

Vibe Coding - AI 编程助手提示词工程实战：从“会问”到“会驱动”在 2026 年，会用 AI 写代码已经不稀奇，真正拉开全栈开发者差距的，是“会不会写提示词”。与其把 AI 当搜索引擎，不如当成一个“技术很强但对你项目一无所知的资深实习生”，用工程化的方法去驱动它。接下来我将从流程与方法论出发，基于 Vibe Coding 提示词指南，总结一套可落地的 AI 编程助手提示词工程实践范式。

提示词工程实训营09 - 4.3 多轮对话优化内容——从“一次成型“到“越聊越精“的AI进化术“一次对话只能及格，多轮对话才能满分！掌握这套’对话进化法’，让AI内容越聊越专业！”上一节我们学会了用STAR模型搞定风格定制，但新的问题来了：为什么你的内容总是"一次性产品"，缺乏深度和精度？

提示词工程实训营09- 4.2 风格模仿与调整——从“千篇一律“到“风格百变“的AI魔法“同样的内容，换个风格，效果翻倍！掌握这套方法，让AI秒变你的专属风格定制师！”上一节我们学会了用RTCF法则搞定内容框架，但问题是：为什么你的内容总是透着一股"AI味儿"？

提示词工程实训营08- 写作助手：文章、报告、创意文案——从“写作困难户“到“高产作家的蜕变秘籍“你负责思考，AI负责写作！掌握这套方法，写作效率直接起飞！”上一节我们学会了用FSC法则精准控制输出格式，现在该进入最激动人心的环节了——让AI成为你的专属写作助理！

LLM提示词，究极提高效率【WIP】‘我想学习[插入话题]。确定并分享该话题最关键的20%内容，用于理解剩余80%。’[粘贴你的文字]‘请校对上面的文本。更正语法和拼写错误，并提供建议使我的写作更清晰。’

提示词工程（Prompt Engineering）：核心技巧进阶与工程化流程目录一、提示词工程（Prompt Engineering）概念（一）通俗理解（二）提示词工程的核心步骤

【Prompt】提示词工程（持续更新中~）

【PE 最终章】思维链、自洽性与 Prompt 安全防御指南在 Prompt Engineering (PE) 的学习过程中，我们已经掌握了基础的提示技巧。然而，在面对复杂的逻辑推理任务或工业级应用场景时，仅靠简单的 Prompt 往往难以保证输出的稳定性和安全性。本文将深入探讨 PE 的高阶策略：思维链 (Chain-of-Thought, CoT)、自洽性 (Self-Consistency)、思维树 (Tree of Thoughts, ToT)，以及至关重要的 Prompt 安全防御。

提示词工程（Prompt Engineering）：人与大语言模型之间的对话艺术与工程体系目录一、提示词工程（Prompt Engineering）概念（一）通俗理解（二）提示词工程的核心步骤

你的Git提交记录是“代码史诗”，还是“只有上帝能看懂的天书”？打开你现在的项目，输入 git log --oneline -n 10，看到的是什么？是一排排整齐划一的 feat: add login、fix: user auth？还是满屏的 update、fix bug、temp、111？又或者是那种只有你自己知道（甚至连你自己过两天都忘了）的神秘代码？

老周聊架构

架构火花 | 提示词工程在AI时代下的思考哈喽大家好，我是老周聊架构的主理人老周，今天我们来聊一聊提示词工程的话题。为啥今天会写这个呢？是因为前两天我们那个架构群里针对于提示词工程展开了激烈的讨论。下面我会整理各位群里的架构师以及老师们的精彩分享给大家来一起探讨，以及我会给出我最近一段时间对提示词工程的一些思考。

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。

提示词工程：AI 总误解指令？用XML标签提升3倍准确率本文核心在于揭示大语言模型（LLM）的底层工作机制与人类自然语言表达之间的冲突。为了理解得更“详细”且“透彻”，我们需要剥开现象看本质，从模型是如何“读”文字的这个角度，来深度解析传统prompt几大痛点产生的原因，以及为什么 XML 标签能解决这些问题。

凌晨3点，代码"完美"却报错？你需要一位"数字法医"凌晨3点，监控报警群炸了。你揉着惺忪的睡眼坐在屏幕前，盯着那段逻辑看起来天衣无缝的代码。日志里只有一行冷冰冰的 Undefined 或 NullPointerException，但你找不到任何空值的来源。你试了重启，试了回滚，试了满屏的 console.log，Bug 就像幽灵一样，看得见抓不着。

07_Spring AI 干货笔记之提示词提示词是引导 AI 模型生成特定输出的输入内容。这些提示词的设计和措辞会显著影响模型的响应。在 Spring AI 中与 AI 模型进行最低层级的交互时，处理提示词的方式有些类似于 Spring MVC 中管理"视图"。这涉及创建包含动态内容占位符的大量文本。然后根据用户请求或应用程序中的其他代码替换这些占位符。另一个类比是包含特定表达式占位符的 SQL 语句。

白鹿第一帅

ModelEngine 智能体开发实战：2 个月 3 个项目从知识库到多 Agent 协作完整指南文章作者：白鹿第一帅，作者主页：https://blog.csdn.net/qq_22695001，未经授权，严禁转载，侵权必究！