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AI
“提示词工程”会消失吗?

“提示词工程”会消失吗?

每隔几个月,就有人跳出来说:“提示词工程要凉了。”每隔几个月,又有人反驳:“顶级提示词依然是核心竞争力。”争论双方似乎都在自说自话,却忽略了一个更隐蔽的事实——他们争论的那个“提示词工程”,定义本身已经变了。 本文试图跳出技术演进的口水仗,从《学会提问》的批判性思维视角出发,拆解这场未被察觉的范式重构:当AI不再需要我们“迁就”它,我们该如何重新学会“表达自己”?
AI
Claude Code 51万行源码泄露,我扒出来了一些好东西

Claude Code 51万行源码泄露,我扒出来了一些好东西

Anthropic 的 Claude Code 因 npm 配置失误导致 51.2 万行 TypeScript 源码意外泄露,揭开了顶级 AI Agent 工程的骨架。这次泄露不仅展示了五层分层架构和 40 多个工具模块的设计,更曝光了价值连城的系统提示词——Anthropic 如何通过精确约束和逻辑化规则驯服高能力模型。从 BashTool 的安全协议到 Multi-Agent 的上下文传递原则,这些生产级实战经验正在重塑 AI 产品设计的底层逻辑。
AI,个人随笔
LCAS V3.1:解决大模型长文本写崩、出现幻觉的提示词技术

LCAS V3.1:解决大模型长文本写崩、出现幻觉的提示词技术

大模型生成长文本的幻觉问题已成为内容创作领域的普遍痛点,DZS长程一致锚定提示词系统(LCAS V3.1)通过纯提示词工程带来突破性解决方案。这套系统独创双层核心机制,不仅能将10万字文本的逻辑错误率压至0.5%以下,更发现了「约束即激发」效应,让模型从随机生成切换到深度推理模式,显著提升内容质量。
AI
UX设计师如何构建自己的AI工作流?

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交互设计师如何让AI真正成为工作伙伴?本文通过「扣子工作流」的实操案例,揭秘从需求分析到设计落地的全流程AI化方案。重点拆解六大关键步骤:流程梳理、提示词架构设计、多版本生成整合、阶段差异化拆分、文字转设计稿实现,以及AI方案评估的独特价值,为设计师提供可复用的AI协作方法论。