「提示词策略」共找到 1385 篇相关文章
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
什么是系统提示词？如何逆向提示词？
大语言模型启动时会接收系统提示词，决定其角色、回答风格与安全边界。提示词逆向是试图获取或绕过该提示的行为。本文介绍其作用、逆向手法及开发者防御措施，助于安全使用和设计大模型。
为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词？
现在很多人觉得模型强大，提示词工程没必要，但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例，介绍迭代创作过程，指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
我写 nano banana pro 提示词时的原则和策略
作者分享写 nano banana pro 提示词的原则与策略，原则是做成模板、结合模型能力；策略是先跑通原型再抽象成模板；不过度精简提示词，还介绍用 GPT-5.1 等工具辅助。
大模型系统提示词逆向（2）—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时，用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因，还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的？
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事，介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法，还提到该方法的效果及局限性 。
Fable 5.1 官方提示词指南
Anthropic 发布 Fable 5.1 后，同步发布《Prompting Claude Fable 5.1》提示词指南，列出 15 个 5.1 跟 Fable 5 在行为上的差异，并附修正提示词。还介绍了 Fable 5 提示词变化，以及 Fable 5.1 的新特性和应对建议。
大模型系统提示词逆向（1）—— ChatGPT
文章介绍大模型系统提示词逆向原理，利用‘认知冲突’让AI意外‘泄密’。还给出逆向提示词示例，并展示了ChatGPT系统提示词原文及翻译，包含其角色设定、工具使用规则等内容。
那个刷爆全网的提示词技巧，吴恩达刚官宣：早就过时了！重磅发布2026最新提示词大师课
吴恩达发布《2026提示词工程大师课》，指出过去流行的提示词技巧已过时。课程介绍了成为AI高阶玩家的方法，如给足上下文、引导AI给出真实反馈、用渐进式大纲写作等，还提及AI知识获取、搜索及多模态能力等内容。
Claude Opus 5被扒光了！1511行提示词底牌全摊开
Anthropic的Claude Opus 5上线当天，系统提示词被开发者Eversmile1传到GitHub。提示词含产品说明、法务合规手册、推销渠道内容。其记忆规则严格，版权引用限制多，商业推荐有不同策略。上线24小时能力被广泛测试。