#Prompt Engineering
共 21 篇相关文章

Claude Opus 5.5 提示词实践:如何更高效地驾驭新模型
Claude Opus 5.5 发布后,开发者如何调整提示词策略以发挥新模型潜力?本文结合 Hacker News 社区讨论,梳理面向 Opus 5.5 的实用提示技巧、从命令式到意图式的转变及社区分歧。
教程攻略Claude Code Hooks机制详解:规则失效时的安全网
深入解析Claude Code Hooks钩子机制的核心原理与实战用法。了解CLAUDE.md规则为何失效,掌握PreCommand阻断、PostCommand提醒、Stop Hook三种类型的设计哲学与高级技巧。
教程攻略提示词工程核心方法论:原理、技巧与实战完整指南
深度解析提示词工程(Prompt Engineering)的核心方法论,从大模型原理出发,掌握具体、丰富、少歧义三大原则,了解编程能力在AI时代的独特优势,附调优技巧与实战场景。
教程攻略Claude Code技能激活率从25%飙升到90%的工程化实践
详解Claude Code中Hooks+Skills+Commands+Agents四大组件协同工作的工程化体系,通过强制技能评估钩子将AI技能激活率从25%提升到90%以上,附核心配置文件清单与快速部署指南。
教程攻略AI总答偏?用代码把资料编译成任务上下文
AI回答总是跑偏?问题可能不在模型,而在你给的输入。本文通过一个真实案例,演示如何用上下文编译脚本将散乱资料转化为结构化任务上下文,让AI输出质量从2分飙升到90分。掌握证据分级、事实锚定、冲突标记三大核心方法。
教程攻略提示词工程入门:AI听不懂你说话的真正原因
为什么AI总是答非所问?本文从大语言模型的概率预测原理出发,解析提示词工程(Prompt Engineering)的核心概念,教你理解AI的思维方式,掌握从模糊需求到精准指令的沟通技巧。
观点碰撞2026年最好的编程语言是英语
当AI编程工具从辅助变为主力,自然语言表达能力正在取代手写代码成为程序员核心竞争力。从Stack Overflow衰落到Prompt Engineering崛起,解析为什么英语正成为最重要的编程语言。
教程攻略OpenCode+大模型自动补环境:JS逆向实战流程详解
详解如何用OpenCode配合DeepSeek大模型和System Prompt实现JS逆向自动补环境,覆盖淘宝、小红书、拼多多等主流平台,10分钟完成环境模拟,附完整操作步骤和实测效果。
教程攻略AI大模型自动补环境:JS逆向效率提升10倍的实战方案
详解如何利用DeepSeek等AI大模型配合System Prompt自动补齐JS运行环境,覆盖阿里系、腾讯系等主流平台。包含完整实战流程、Prompt设计原理及补环境的技术边界分析。
深度解读Harness Engineering详解:Agent工业化的核心方法论与落地指南
深度解析Harness Engineering方法论,拆解Agent=Model+Harness核心公式,梳理Prompt Engineering→Context Engineering→Harness Engineering三层进化路径,详解状态管理、错误恢复、护栏系统等六大核心模块,附开发者实践指南。
教程攻略Harness Engineering详解:AI Agent四步闭环工作系统搭建指南
深入解析Harness Engineering四步闭环原理(目标、行动、验证、记忆),厘清它与Prompt Engineering、Context Engineering、MCP的层级关系,帮助开发者搭建可执行、可验证、可持续改进的AI Agent工作系统。
教程攻略AI Agent开发实战:从API调用到多Agent协作的5个进化阶段
详解AI Agent开发的完整进化路径:从API First原则到多Agent协作架构,涵盖Prompt优化、上下文工程、记忆机制等核心技术,帮助开发者避开过度设计陷阱,构建稳定可靠的企业级Agent系统。
教程攻略AI Agent提示词工程:三层架构实战指南
深度解读AI编程五大核心概念:Prompt到Harness Engineering完整指南
系统解析AI编程五大核心概念:Prompt Engineering、Context Engineering、Agent智能体、Skill技能模块与Harness Engineering的定义、区别及实战应用,附概念关系图与独立开发者落地建议。
深度解读Context Engineering全解析:从Prompt到上下文工程的AI范式转移
深入解析Context Engineering(上下文工程)的核心理念与实践方法。从Prompt Engineering到上下文设计、编排与优化,探讨Karpathy提出的AI工程新范式如何重塑大模型应用开发与AI Agent构建。
教程攻略7000+行AI工具系统提示词大全:开源项目深度解析与实战指南
深度解析GitHub开源项目system-prompts-and-models-of-ai-tools,汇集7000+行ChatGPT、Claude等主流AI工具系统提示词,涵盖提示工程最佳实践、安全护栏设计与实际应用场景,助力开发者快速构建AI应用。
教程攻略GitHub 7万星:提示工程、RAG与AI Agent最全开源学习指南
深度解析GitHub 74000星开源项目Prompt Engineering Guide,涵盖提示工程核心技巧、上下文工程、RAG检索增强生成、AI Agent等前沿方向,附完整学习路径与实践资源,适合开发者和AI从业者系统学习。
深度解读Claude Code系统提示词深度解析:万星GitHub项目揭秘AI编程助手运作机制
深度解析GitHub万星开源项目claude-code-system-prompts,全面拆解Claude Code系统提示词、24个内置工具、子代理架构设计,为提示词工程与AI Agent开发提供实战参考。
科技前沿Codex CLI /goal命令详解:AI自动循环执行直到目标完成
OpenAI Codex CLI 0.128.0 新增 /goal 命令,支持设定目标后自动循环执行任务直到完成。本文详解其核心机制、Ralph Loop 模式原理、Token 预算安全边界及实际应用场景。
教程攻略微软开源生成式AI课程:21课从零构建AI应用(11万Star)
微软官方开源的Generative AI for Beginners课程,包含21节课,涵盖LLM原理、Prompt Engineering、AI应用开发实战。GitHub超11万Star,基于Jupyter Notebook边学边练,适合有编程基础的开发者快速入门生成式AI。