提示词工程相关技术文章

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Anthropic 砍掉 80% 系统提示词后，Claude Code 评测没掉分

Anthropic 砍掉 80% 系统提示词后，Claude Code 评测没掉分
2026-09-11 23:25:55
Anthropic 把 Claude Code 系统提示词砍掉 80% 后，Opus 5 上编程评测没有可测量下降。本文讲清提示词工程与上下文工程的区别、context rot 的三个坑，以及今天就能改的四个习惯。
提示词工程上下文工程 Claude Code Anthropic Agent

GitHub Copilot 如何让 AI 编码更省成本：四项减少无效工作的优化

GitHub Copilot 如何让 AI 编码更省成本：四项减少无效工作的优化
2026-09-07 06:13:24
GitHub Copilot 通过选择性输出压缩、移除行号格式、元提示压缩和后台结果直接交付四项优化降低 AI 编码成本，核心是跨完整任务衡量效率而非单次 token 数，附离线评估与在线实验方法。
GitHub Copilot AI编码 Agent 成本优化提示词工程

VS Code 与 OpenAI 联手调优 GPT-5.5 提示词：让 AI 编码代理"少探索、早验证"的实验

VS Code 与 OpenAI 联手调优 GPT-5.5 提示词：让 AI 编码代理"少探索、早验证"的实验
2026-09-07 02:10:38
VS Code 与 OpenAI 合作开展 GPT-5.5 提示词调优实验：通过让编码代理少探索、更早验证，token 消耗显著降低而质量不降。详述假设提出、离线评估筛选、25/25/25 在线实验设计和胜出变体采用，验证小改动大收益的提示词工程方法论。
VS Code GPT-5.5 提示词工程 AI编码 token优化 A/B测试 OpenAI

上下文工程的兴起：为什么它是 AI 工程师最重要的技能

上下文工程的兴起：为什么它是 AI 工程师最重要的技能
2026-09-06 14:11:02
LangChain创始人Harrison Chase提出上下文工程正在成为AI工程师最重要的技能。定义：构建动态系统，以正确格式提供正确信息和工具，使LLM能合理完成任务。大多数Agent表现不可靠的根本原因不是模型能力不足，而是上下文没有正确传达。核心组件包括：系统提示词（角色目标约束）、检索系统（获取相关信息）、工具定义（与外部世界交互）、对话历史管理（多轮上下文）、动态上下文构建（整合所有来源）。LLM应用正从单一提示词演进到复杂Agent系统，上下文工程取代提示词工程成为核心技能。最佳实践：从简单开始、测量和迭代、使用可观测性工具、建立上下文测试套件、文档化设计决策。
上下文工程 LangChain 提示词工程 Harrison Chase AI Agent RAG 检索 LLM

整首《赤壁怀古》一个字没写错：329张图被逆向拆成六个维度之后

整首《赤壁怀古》一个字没写错：329张图被逆向拆成六个维度之后
2026-09-05 19:21:22
介绍 awesome-gpt-image-2 这个 GPT-Image2 工业级提示词模板库：从社区精选329个高质量案例逆向拆解为原子化Schema，提供14套工业级模板覆盖13个设计大类，支持JSON格式供Agent和脚本批量调用，4天斩获1700+Star。
awesome-gpt-image-2 GPT-Image2 提示词工程 AI绘图

PUAClaw：用学术格式研究AI提示词操控技术的开源文档库，2K Star

PUAClaw：用学术格式研究AI提示词操控技术的开源文档库，2K Star
2026-09-05 18:59:23
介绍 PUAClaw 这个开源项目：用学术论文格式研究如何用话术影响 AI 输出，包含16个技术类别、96项子技术，按温柔劝导、适度施压、高级操控、核武级选项四个层级组织，每项配标准化提示词模板和效力评估，支持多语言，中文为最高优先级翻译，2K Star。
PUAClaw 提示词工程 AI操控 LLM

Caveman + Token压缩技术深度解析：如何用极简主义让AI编程成本砍掉65%

Caveman + Token压缩技术深度解析：如何用极简主义让AI编程成本砍掉65%
2026-07-07 19:45:23
深入解析Caveman开源项目的工作原理，探讨如何通过人设约束让AI编程助手自动压缩输出，从65%到87%的Token节省实战指南
AI编程 Token压缩 Caveman Claude Code 提示词工程效率优化

Caveman 深度解析：82K Stars 的 Token 压缩黑科技如何让 AI 编程助手用 35% 的 Token 说完同样的事——从 6 级压缩体系到 30+ Agent 生态的完整实战指南

Caveman 深度解析：82K Stars 的 Token 压缩黑科技如何让 AI 编程助手用 35% 的 Token 说完同样的事——从 6 级压缩体系到 30+ Agent 生态的完整实战指南
2026-07-07 05:11:36
深度解析GitHub 82K+ Stars的Caveman Token压缩黑科技：通过修改AI Agent输出风格，实现65%输出Token节省，支持30+主流Agent（Claude Code/Cursor/Copilot/Codex等），6级压缩体系、caveman-compress永久节省、caveman-shrink MCP中间件，从原理到实战的完整指南。
Caveman Token优化 Claude Code AI编程开源性能优化提示词工程 Agent

system_prompts_leaks 深度解析：42K+ Stars 的 AI 系统提示词开源档案馆——从 ChatGPT 到 Claude 的「出厂设置」全解剖

system_prompts_leaks 深度解析：42K+ Stars 的 AI 系统提示词开源档案馆——从 ChatGPT 到 Claude 的「出厂设置」全解剖
2026-07-06 17:14:29
深度解析GitHub 42K+ Stars的system_prompts_leaks项目：系统性收集ChatGPT 5.5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.5、Grok 4.3等主流AI的完整系统提示词。从架构设计、安全机制、工具调用策略、行为约束四大维度解剖AI的出厂设置，含完整Python分析工具代码实战。
system_prompts_leaks 系统提示词 AI安全 ChatGPT Claude Gemini Grok 提示词工程开源 GitHub

Caveman 深度解析：83K+ Stars 的 Token 压缩神器——用「原始人语言」让 AI 编程代理省 65% 算力的完整实战指南

Caveman 深度解析：83K+ Stars 的 Token 压缩神器——用「原始人语言」让 AI 编程代理省 65% 算力的完整实战指南
2026-07-06 10:14:03
深度解析Caveman开源项目：83K+ Stars，通过原始人语言风格为Claude Code等30+ AI编程代理削减65%输出Token。六级压缩梯度体系、wenyan文言文模式、caveman-compress永久压缩输入tokens、五件套生态体系。含完整基准测试与成本分析。
Caveman Token压缩 Claude Code AI编程提示词工程开源 GitHub 性能优化

The Agency深度解析：打造多领域AI专家智能体系统实战

The Agency深度解析：打造多领域AI专家智能体系统实战
2026-07-05 05:12:01
2026年GitHub增长最快的AI项目之一，The Agency深度解析其架构设计、核心实现原理，带你从零构建一个多领域专家智能体系统。
AI Agent GitHub Trending Claude Code 智能体提示词工程

Andrej Karpathy 的 CLAUDE.md 工程规范深度解析：AI 辅助编码的四大原则与生产级实践

Andrej Karpathy 的 CLAUDE.md 工程规范深度解析：AI 辅助编码的四大原则与生产级实践
2026-06-30 00:42:36
深度解析 Andrej Karpathy 的 CLAUDE.md 四大原则：先思考后编码、简洁优先、精准修改、目标驱动，附带完整代码实战与生产级落地方案。
Andrej Karpathy CLAUDE.md AI辅助编码提示词工程 LLM AI Agent 系统提示 Python

Andrej Karpathy Skills 深度实战：当 149K Star 的 AI 编程四原则遇见 Claude Code——从提示词工程到生产级 AI 协作规范的完全指南（2026）

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2026-06-15 16:18:39
深度解析 GitHub 149K+ Stars 项目 andrej-karpathy-skills，通过四大原则改善 AI 编程助手的行为，从提示词工程到生产级实践的完全指南。
AI编程 Claude Code 提示词工程 LLM GitHub Trending

CLAUDE.md 完全指南（下）：代码实战、定制技巧与团队协作规范（2026）

CLAUDE.md 完全指南（下）：代码实战、定制技巧与团队协作规范（2026）
2026-06-15 02:19:50
《CLAUDE.md 完全指南》下篇：提供完整的Todo API实战案例、定制技巧、多工具适配方案（Claude Code/Cursor/Copilot）、性能实测数据、团队协作规范。
AI编程 Claude Code LLM 工程实践提示词工程

CLAUDE.md 完全指南（上）：当 AI 学会「工程师纪律」——Karpathy 四大原则深度解析（2026）

CLAUDE.md 完全指南（上）：当 AI 学会「工程师纪律」——Karpathy 四大原则深度解析（2026）
2026-06-15 02:19:02
2026年GitHub Trending榜首项目（149K+ Stars）深度解析（上篇）：深入剖析Karpathy观察到的LLM编程四大陷阱，以及CLAUDE.md四大原则的工程哲学。
AI编程 Claude Code LLM 工程实践提示词工程

Andrej Karpathy Skills 深度实战：当 AI 编程助手学会「工程纪律」——从四大原则到生产级 Claude Code 提示词规范的完全指南（2026）

Andrej Karpathy Skills 深度实战：当 AI 编程助手学会「工程纪律」——从四大原则到生产级 Claude Code 提示词规范的完全指南（2026）
2026-06-14 13:49:26
前 Tesla AI 总监 Andrej Karpathy 开源的 Claude Code 提示词规范（149K+ Stars），用四大原则解决 LLM 编码的核心痛点。深度剖析原理、代码实战、生产级配置。
AI编程 Claude Code 提示词工程软件工程 LLM Karpathy 代码质量最佳实践

System Prompts 完全泄露：深入解析 30 款 AI 编程工具的内部指令——从 Cursor 到 Devin 的系统提示词原理与实战指南（2026）

System Prompts 完全泄露：深入解析 30 款 AI 编程工具的内部指令——从 Cursor 到 Devin 的系统提示词原理与实战指南（2026）
2026-06-06 05:44:56
11.2万Star，被称为价值一个亿的知识库。深度解析30+款AI编程工具的系统提示词原理、架构分析与实战代码。
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yinyo-image2-prompt.SKILL 深度解析：蒸馏全网 Image2 Prompt 的提示词工程实践

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2026-05-12 15:41:52
深入解析 yinyo-image2-prompt.SKILL 的设计理念与蒸馏方法论，对比 Prompt Collection、Template Engine、Agentic Skill 三条主流路径，探讨 AI 生图提示词工程化的行业趋势与实践。
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Andrej Karpathy 的 claude.md：10万+ Star 的 AI 编程提示词

Andrej Karpathy 的 claude.md：10万+ Star 的 AI 编程提示词
2026-05-12 07:13:39
Andrej Karpathy分享的claude.md提示词文件，GitHub狂揽10万+ Star。核心四大原则：编码前思考、简洁优先、精准修改、目标驱动执行。使用后省下50% Token，减少无用代码。
Claude Code claude.md AI编程提示词工程 Karpathy

awesome-gpt-image-2：Prompt as Code，399个案例的GPT-Image 2提示词宝库

awesome-gpt-image-2：Prompt as Code，399个案例的GPT-Image 2提示词宝库
2026-05-07 13:14:12
399个精选案例的GPT-Image 2提示词宝库，13大分类覆盖UI、海报、信息图、产品、品牌、建筑、摄影、插画等全场景。Prompt as Code设计理念，原子化Schema，工作流友好，Agent自动化必备
GPT-Image 2 Prompt as Code 提示词工程 AI绘图结构化提示词 399案例 13分类

7.8K Star！GPT-Image-2 提示词宝库：120+ 精选案例涵盖肖像、海报、UI、角色设定

7.8K Star！GPT-Image-2 提示词宝库：120+ 精选案例涵盖肖像、海报、UI、角色设定
2026-04-28 17:31:08
GitHub 7.8K Star 的 GPT-Image-2 提示词宝库，收录120+精选案例，涵盖肖像、海报、UI原型、角色设定等，详解提示词编写技巧和实战示例。
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用AI做失败复盘：一张提示词，让核心问题自动浮现

用AI做失败复盘：一张提示词，让核心问题自动浮现
2026-04-23 21:28:06
本文探讨了失败复盘的正确方法，指出常见复盘误区（归咎外部、情绪化分析），并介绍了一套AI提示词，通过六步结构化流程（接收结果、澄清边界、确认动机、提取核心事实、单线深入、点出核心）引导用户从模糊感受转向具体事实，找到真正导致失败的行为断裂点。提示词设计为中立复盘引导者，不猜测心理，只基于事实链分析。实测在DeepSeek上效果理想，强调信息越具体分析越精准。
提示词工程 AI工具复盘方法论 DeepSeek LLM应用自我提升结构化思维

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