PROMPT ENGINEERING
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 Agent 是什么：架构、工具与实现一次讲清
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。