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PROMPT ENGINEERING

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PROMPT ENGINEERING

软件开发者的提示工程指南

作为一个AI初创公司的人，我可以告诉你，提示工程绝对是一项需要时间和精力去掌握的复杂技能，但它并不比构建应用程序所需的其他任何技术技能更重要或更不重要。

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重写技术文档的5个提示技巧

大型语言模型（LLMs）可以帮助将现有的技术文档转换为更精致、更新的版本，本文介绍5个重要的提示技巧。

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提示工程傻瓜书

只需要一点创造力和深思熟虑，你就可以用大模型做一些美妙的事情。我写这份简明指南是为了让使用者一窥我自己构建提示的方法。

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打造无敌AI代理的提示工程

几乎所有真正优秀的代理（比如 GPT Pilot、GPT Engineer、Devin，甚至是自我操作计算机）都使用了非常相似的提示技术来实现他们所做的一切。

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多智能体系统中的提示工程

在传统的LLM应用中，提示主要用于指导响应生成。然而，在多智能体环境中，提示具有更广泛的功能。

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用雪花法写一本书

虽然有许多方法可以创作出潜在的畅销书，但有时遵循一种常见且经过验证的方法是有益的。一种流行的方法是由Randy Ingermanson创建的，称为雪花法。它的成功在于那些使用它的人创作出了杰出的书籍。

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有效提示工程的8个最佳实践

本文是来自 KNIME 社区和团队的专家建议，以指导大型语言模型生成有意义的响应

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提示工程：从思维链到草稿链

草稿链（Chain of Draft）是一种旨在简化推理而不牺牲准确性的提示技术。可以将其视为更详细的思维链（CoT）方法的“言简意赅”版本。

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10个最佳LLM 提示技术 (2025)

本文档探讨了十种最强大的提示技术，并提供了其应用和最佳实践的见解。

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Grok 3系统提示 (泄露)

最近，我发现了一组来自 xAI 的 Grok 3 的系统提示——这是一个以动态（且有些不透明）的方式过滤和呈现信息的AI 模型。

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LLM提示的逆向工程

在最近的实验中，我探索了逆向向提示工程的概念，重点是将高熵响应还原回其原始提示。

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开发人员LLM提示工程指南

本篇文章将涵盖一些提示工程的基础知识，以帮助你从像Pieces这样的AI开发工具中获取所需的答案。

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8个LLM应用开发必备提示技巧

在过去两年中，我帮助组织构建并部署了数十个用于实际场景的LLM应用程序。这种经验让我获得了关于有效提示技术的宝贵见解。

APPLICATION

OpenAI推理模型提示指南

OpenAI最近发布了关于如何为他们的推理模型编写有效提示的新指南。本文分解了OpenAI最新的建议，并提供了实用示例，帮助你优化与推理模型的交互。

APPLICATION

用Prompt装饰器改善 AI 响应

Prompt 装饰器是一种简单而强大的方法，通过结构化的前缀来增强 AI 响应。通过使用标准化指令引导 AI，Prompt 装饰器有助于确保答案清晰、逻辑性强且组织良好。

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5个DeepSeek-R1编程提示技巧

让我们面对现实：AI 编码助手的好坏取决于我们给它们的提示。作为一名开发人员，我了解到模糊的问题会得到模糊的答案，但结构化的提示会得到精确、可操作的代码。

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5个大模型提示必备要素

为了确保聊天室理解我们并充分利用回复，我准备了一个模板，用于我编写的每个提示，这使得回复完全符合我的要求，本文介绍这个模板的5个要素。

APPLICATION

AI代理的架构、工具与实现

代理是扩展LLM能力的程序，使其能够观察、推理并自主行动，使用各种工具完成任务。在本文中，我们将探讨AI代理的世界，涵盖其架构、核心组件以及在实际应用中的实现。

APPLICATOIN

AI代理的3个提示技巧

有效的提示工程技术已被证明在帮助大型语言模型（LLMs）生成更可靠、结构化和合理推理的响应方面至关重要。

APPLICATION

AI代理：规划与执行

AI 代理，也称为自主代理或智能代理，是一种能够与其环境交互并自主完成预定任务的生成式 AI 程序。

TOOL

Unstract零代码AI文档处理平台

Unstract是一个功能强大的基于 AI 的平台，可简化文档处理。本文探讨了 AI 文档处理的来龙去脉，以及 Unstract 如何简化你企业的文档处理需求。

APPLICATION

11个有效利用GenAI的最佳提示

要充分利用生成式AI模型，必须使用有效的提示技术。本文介绍了有效利用生成式人工智能的11个关键实践和示例。

MODEL-ZOO

8个值得学习的SD 3.5提示

本文介绍的8个示例展示了 SD3.5 真正能做什么。你可以随意使用这些模板来创作自己的作品。

APPLICATION

打造人工智能忏悔室

本文分享我们如何构建我们的 LLM 语音应用程序并将其集成到忏悔室的交互式展台中。

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提示工程简明教程

在本文中，我们将探讨提示工程中的几种技术，这些技术可以帮助优化 LLM 在不同任务中的性能。