prompt

你的 Prompt 没有测试覆盖：聊聊 LLM 应用的评估集工程改一行 Prompt 就敢直接上线，是 LLM 应用团队最常见的事故源。传统代码有单元测试兜底，Prompt 的「测试」是什么？答案是评估集（Eval Set）工程——大部分团队有评估集，但做得不对。

大连好光景

RAG应用中Prompt模板设计技巧https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering?api-mode=responses

AI产品经理——01基础认知篇目录一、AI产品经理职责解析二、求职路经与策略三、学习规划与总结AI产品经理工作流程：需求定义→模型选型→Prompt设计→AB测试→效果归因分析核心交付物清单： AI需求说明书、模型能力匹配矩阵、评估指标体系、Bad Case分析报告

“AI国潮设计-小江”

Python实战 | SDXL批量生成“潮汕英歌舞”国潮甜品IP，附核心Prompt与商用授权思路大家好，我是专注AI潮汕IP设计的小江。最近很多烘焙店和奶茶店老板问我，如何用AI低成本生成一套既有潮汕特色，又能直接商用的国潮甜品IP？今天分享一套我最近设计的“带炸英歌”系列，不仅视觉炸裂，而且寓意极佳（下半炸英旺 = 下半年兴旺）。

“AI国潮设计-小江”

Python实战 | SDXL批量生成“带炸英歌”国潮IP：从海报到门店落地（附核心Prompt与授权思路）大家好，我是专注AI潮汕IP设计的小江。最近很多烘焙店和奶茶店老板问我，如何用AI低成本生成一套既有潮汕特色，又能直接商用的国潮甜品IP？今天分享一套我最近设计的“带炸英歌”系列。这套设计以“酷猫+英歌舞”为核心IP，寓意“一口带炸，好运到”。

小小测试开发

Prompt评估：加一句「请一步步思考」，结构化输出的解析失败率从 2% 涨到 17%结构化抽取任务里加一句「请一步步思考」，是很多人默认的免费午餐。真实情况没这么便宜：加了 CoT 之后，模型先在正文里写一段自然语言推理，再给答案，解析失败率从 2% 涨到 17%。下游没有别的办法，只能靠重试兜住——而重试本身又让延迟和成本一起抬上去。

【FDE系列】阶段3：Day 58：Prompt 安全 — 注入、越狱与防护【大纲】FDE 前沿部署工程师学习系列教程-CSDN博客见文档结尾附录。FDE 学习系列教程 · 第三阶段 · 第 8 周 · Day 3 预计时长：3 小时 | 难度：★★★★☆ | 前置知识：Day 52（System Prompt 四段式与分隔符）、Day 53（JSON 模式）、Day 57（Promptfoo 评测与断言）对标大纲课时：3.1.6 Prompt 安全：注入、越狱与防护 —— 大纲原文「3.1.6 Prompt 安全 | Prompt 注入攻击、越狱（Jailbreak）、输出过

RAG 知识库也会被投毒：恶意文档、间接 Prompt Injection 与入库审核RAG 经常被描述成“让大模型只根据企业知识回答”，于是团队把注意力集中在召回率、切块和提示词，却默认知识库里的内容都是可信的。真实系统里，文档可能来自员工上传、共享网盘同步、网页抓取、邮件附件、第三方供应商和 OCR 流水线。只要其中一个写入入口被滥用，攻击者就不必修改模型或系统提示词，只需让恶意内容进入可检索语料，等待某个问题把它召回。

iThinkAi智能体

一句话直出高级宣传片！Codex+HyperFrames 视频生成全流程实操在 2026 年的今天，AI 视频生成已经不再局限于单纯的“文生视频”或“图生视频”大模型。传统的扩散模型虽然画面精美，但在处理文字排版、精准参数展示、特定转场控制时，往往容易出现“幻觉”和画面抖动。

第 4 章《工具》学习总结本章的五类工具：本章详细展开前三类主动调用工具；用户沟通和事件触发将在事件驱动架构中继续讨论。ACI 类似人机交互中的 HCI，关心的是 Agent 如何有效、稳定、安全地使用计算机能力。

Git 合并冲突怎么解决？用 AI 处理冲突的流程、Prompt 和 4 个易错点合并冲突本身不难，删掉几行标记、留下该留的代码而已。难的是看不出两边原本想干什么。默认的冲突块里只有两段代码：你的和对方的。缺了最关键的一段——它们分叉之前长什么样。人缺这段信息要靠猜，AI 缺这段信息也在猜，而且猜得很自信。

从 ABC Legal 的 Managed Agents 实践，看企业如何把零散自动化变成可审计、可进化、可计算的生产系统目录一、当自动化从个人效率工具变成公司资产（一）一个成功得太快的问题1、业务人员开始自己造工具2、真正的风险不是 Agent 会不会回答，而是公司看不见它

LLM理论：Prompt基础目录什么是Prompt?Prompt如何写？举例：常用提示技巧角色扮演思维链（Chain-of -Thought,CoT)

LangChain/LangGraph（一）提示词篇一：Prompt工程实战：从CO-STAR、Few-Shot到思维链与自我迭代，系统掌握提示词设计方法Hello大家好，我是此方。从本文开始我将正式开始连载LangChain/LangGraph系列文章，本文介绍大模型的提示词编写技巧。关于“大模型的概念，主流大模型，大模型的能力，大模型的训练方法概念等等一大堆的这个概念的内容”相对不是那么的重要。我会把他们单独放在日后的专栏【主题曲：大模型应用开发】大模型全景概念中。

段一凡-华北理工大学

大模型应用开发 100 天：Python + LLM 从入门到精通 day26~Prompt 调试与优化——A/B 测试与效果评估🔖 阶段三：Prompt Engineering 深度实战（Day 21 - Day 30）写好一个 Prompt 只是开始。真正的挑战是：如何知道你的 Prompt 好不好？如何系统地优化它？今天我们将学习 Prompt 的调试技巧和量化评估方法，让 Prompt Engineering 从"凭感觉"变成"有数据"。

法律 Prompt 干货：搭建合同审查提示词要包含哪些要素不少法律从业者借助 AI 开展合同审查工作，容易陷入对万能指令的执念，到处复制现成提示词，直接交由 AI 生成审查意见。但实操中会发现，AI 输出容易浮于表面、遗漏关键风险，脱离交易场景，给出难以落地的空洞结论。

“AI国潮设计-小江”

[AIGC实战] 基于Stable Diffusion的潮汕非遗IP自动化生成工作流（附Python批量处理脚本）1. 项目背景作为一名专注于AI国潮设计的开发者，我致力于探索AIGC技术在传统文化商业化中的应用。今天分享一个实战案例：如何利用AI将潮汕“红桃粿”与“英歌舞”元素融合，生成具备商业落地价值的3D盲盒风格IP素材。

小爷毛毛（卓寿杰）

【Agent 意图识别】输出协议、评估与置信度🎯 面试话术Agent 意图识别不只输出一个意图标签，更完整的输出是一套结构化协议。简单来说就是除了意图标签，还要输出子任务列表、独立意图、已抽取的参数槽位、缺失的参数，以及硬约束和软约束。另外还有两类证据字段——已验证事实和暂定证据，用来区分用户当前轮明确说的和历史画像推断出来的。

【hermes-agent】Hermes Agent Prompt 构建流程超深度分析源码目录：/home/lin/project/src/github.com/hermes-agent/ 核心文件：agent/system_prompt.py(761行)、agent/prompt_builder.py(1637行)、agent/turn_context.py(1146行)、agent/turn_request_assembly.py(261行) 分析基准：严格基于源码逐行解析

Seedance 长剧生产实战：用首尾帧接戏解决角色崩脸与场景漂移（含 return_last_frame 用法与提示词模板）用视频生成模型做一条 15 秒短片，瓶颈在提示词。做一部 30 集、每集 40 分钟的长剧，瓶颈转移到了三个工程问题上——这三条落到实操里，就是从业者最常抱怨的「角色崩脸」「场景对不上」「镜头接不上」：