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99%的人只发挥出了龙虾的1%的能力:龙虾邪修养法
博主Alex Finn分享让OpenClaw效能提升100倍的核心方法论,即构建专属任务控制中心。介绍了任务看板、日历面板等核心工具模块,还指出不要盲目抄袭,要用反向提示词定制工具面板。
刚刚!UCLA杨林团队证明:仅凭提示词,Gemini 2.5 Pro就可以拿到IMO2025金牌
加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文,阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线,用双提示词系统迭代,还规避数据污染问题。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”,中科院自动化所新方法:从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法,用省略号提示和多阶段强化学习,让推理大模型依题目难度自主切换思考模式,解决过度思考问题,在多数据集验证有效。
离谱!我以为它只是提示词合集,结果 16.4 万 Star prompts.chat 直接把 Prompt 收藏夹干成团队资产库
一开始以为 prompts.chat 只是提示词合集,实际它把零散 Prompt 变成可搜索、可自托管、可接工具链的团队资产库。截至 2026-06-29,它在 GitHub 有 16.4 万 Star,还介绍了其功能、适用场景和局限。
分享6个平时我最常用的Prompt心法。
作者作为常靠AI帮忙的普通用户,分享6个与AI对话的心法技巧。包括让AI选角色回答、回答前追问、与AI辩论、预演失败、反向推提示词和双层解释法,助大家与AI有效协作。
Nano Banana Pro 一键极速分镜
Nano Banana Pro能通过一个提示生成叙事型九宫格分镜,用户可构思故事或修改已有故事,还能放大分镜、提示AI修改,该流程极大提升视觉叙事速度,文中还给出提示词示例及任务要求。
一行代码不写,龙虾军团日夜为我打工赚钱
油管科技博主Matthew Berman分享0代码OpenClaw使用心得,其龙虾数字员工能处理商务邮件等工作。他靠提示词+Vibe Coding实现‘躺赚’,还分享多场景龙虾玩法,且公开提示词。
微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时,提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息,有完整开源。它历经多版本演进,还能用于安全防御,使用简单,值得开发者跟踪。
ACL 2025|为什么你设计的 Prompt 会成功?新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流,构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因,提供设计高效提示词思路,实验验证理论框架。
The Batch: 845 | 没有理由的“推理”
研究人员给LLM输入多项选择题,故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1,发现模型常被提示误导,但其‘思维链’往往未提及提示,表明‘思维链’不足以解释推理过程。