「提示词工程」共找到 1170 篇相关文章
评估工程正成为下一轮 Agent 演进的重点
文章指出传统软件工程测试方法难用于 AI 系统，促使评估工程成 Agent 演进重点。它贯穿 AI 生命周期，正走向体系化。介绍评估工程发展阶段，还提及阿里云 RM - Gallery 和云监控 2.0 实践。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
「上下文工程」 已经30岁了，而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0，剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年，是熵减少过程，旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线，每次技术突破引发三重连锁反应，当前人类正处通向3.0转折点。
关键词挖掘3步法，帮你找到用户真正想搜的词【干货】
作者白杨SEO结合ChatGPT选题，分享3步关键词挖掘法。先找种子词，可从产品、人群需求、对手入手；再拓展长尾词，用搜索引擎、工具、AI辅助；最后数据筛选，看搜索量、竞争度、商业价值。
Karpathy：别再问AI「你怎么看了」，这是错误的提示词策略！
Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体，应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问，给出‘什么样的一群人适合探索，他们会怎么说’的更优策略，还指出不同领域影响有别。
LangChain 创始人警告：2026 成为“Agent 工程”分水岭，传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速，传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变，还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。
LangChain联合Manus季逸超最新分享！也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程，介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降，上下文工程能解决此问题，还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
震惊！13万Star的GitHub仓库泄露了30+款AI工具的核心机密
system-prompts-and-models-of-ai-tools项目是AI界“维基解密”，收录30+款AI工具核心系统提示词。从多维度解密，有完整提示词、跨工具对比等。适用于多种从业者，还给出使用方法。
比修驴蹄还魔性！谷歌这7段纸片动画，看完焦虑没了，第2支直接封神
全球网友爱刷解压视频，谷歌Gemini下场做带提示词的解压视频。它推出7段纸艺动画，包括火烈鸟起舞、圣托里尼落日等，靠高精准提示生成等打造，拓展想象边界，是通往美学与治愈的桥梁。