「提示词生态」共找到 1360 篇相关文章
2个人不到1年做到月入百万，这个AI网文创业故事太疯狂了！
本文讲述猛哥的AI网文创业故事，他和合伙人不到一年实现月入百万。介绍其从0到1的过程，包括选赛道、精简创业、社群运营、构建提示词生态等，还分析了增长和盈利模式及难以复制的原因。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method：如何把大模型系统提示词，变成一支“可复制的 AI 开发团队”？
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
腾讯混元图像3.0开源榜一，工业级800亿参数可商用，附提示技巧
28日，腾讯开源800亿参数的工业级原生多模态生图模型HunyuanImage 3.0，个人和月活≤1亿公司可免费用。它是全球参数量最大、性能最好的开源图像生成模型，技术强、评估表现优，官方还整理了提示词手册。
Claude Code 里那些奇奇怪怪的词是什么？
作者用Claude Code调查其处理任务时冒出怪词的原因，发现这些词存于`UK5`对象，有88个动词 -ing 形式，硬编码在客户端。词中有常规、怪词、造词、俚语等，增添幽默。
Notion 3.0 ｜AI转型最成功的互联网产品是怎么做的？
Notion更新3.0，可视为有所有上下文的通用Agent产品，能调用顶尖模型。它有基础AI能力，如选模型、加上下文等，还升级了Agent创建、MCP等功能，依托生态让提示词可变现。
AI产业的新胜负手：词元的生产与编排｜甲子光年智库
AI产业正走向“代理式执行”，核心生产逻辑从“数据驱动”转为“词元驱动”。文章阐述了词元经济的形成、生产过程及运行链路，指出AI竞争将围绕词元生产与编排展开。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
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。
开源AI开发生态大洗牌：低代码平台逆袭，传统LLM框架日渐式微
第十届527蚂蚁技术日，蚂蚁对现有开源生态全面剖析，发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道，还总结出七大趋势，为从业者提供生态演进规律参考。