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深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践

本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程,探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统,还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容,文末分享了项目有趣彩蛋。

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被喷了……我索性扔出价值过万的 AI 编程 prompt

作者因招聘要求被喷,索性分享价值过万的 AI 编程 prompt。介绍招聘需把控 AI 产出质量,还讲了完整表达需求、完善文档、过程监督等编程要点,最后给出杀手级 prompt 并预告下文。

AGI Hunt
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扩散模型+进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%

论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。

深度学习自然语言处理
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AI学会左脚踩右脚进化?Meta华人新研究改写Agent法则

Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents(DGM - H)。它打破任务能力与改进能力需对齐的局限,能跨任务改进,还动生成基础设施,或改写Agent竞争规则。

新智元
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OpenAI官方GPT-5 提示词泄露:这套“反向Prompt”技巧,让模型听话得像条狗。

GPT5提示词被破解,结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt,指导AI编码可明确知识、培养信等,还有控制AI主动性的方法。

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我把斯坦福最火的一门课,做成了Prompt来帮我设计人生。

作者受《人生设计课》启发,将课程内容做成Prompt借助Claude辅助设计人生。此Prompt分四阶段,经多轮对话生成蓝图,含现状、问题、计划等,还提及原型行动和失败免疫,多位同事使用后有新感悟。

数字生命卡兹克
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中国科学SCPMA | 南科大王建春团队:基于改进隐式轴向分解Transformer的三维槽道湍流快速预测

南科大王建春团队改进IFactFormer模型,采用“并行”轴向分解注意力机制,提升在复杂流动问题中的表征能力和稳定性。实验显示,改进模型拟合与长期预测能力强,多数指标精度优于传统方法。

力学与人工智能
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舍弃回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对回归范式的替代潜力。

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分享一个我用了2年的深度研究Prompt,半小时帮你搞懂任何陌生领域。

作者分享用了2年的深度研究Prompt,即横纵分析法。该方法结合社会科学和语言学经典视角与商业分析思路,有Prompt和Skill版本且已开源。虽有局限,但能半小时帮人建立认知框架,助其快速入门陌生领域。

数字生命卡兹克
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当AI开始重写己:EverMind的进化智能体框架Raven,正在定义数字生命的下一个形态

机器之心发布文章,介绍 EverMind 基于研记忆系统 EverOS 发布进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景,指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段,以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。

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