本文教你如何通过调整AI参数优化网页生成效果。核心参数包括温度、Top-p、最大令牌数、存在惩罚和频率惩罚，分别控制创意度、词汇范围、内容长度、重复和词汇频率。根据项目类型（企业、商业、创意、技术）选择合适的参数模板，并写详细Prompt。通过测试和微调，找到最佳配置，提升生成质量。

Claude的系统提示词通过模块化设计，展示了如何构建灵活可控的AI交互应用。其核心模块包括引用规范、工件管理等，确保信息可靠性和内容创作的标准化。设计原则强调明确性、结构化、约束性、场景化和可扩展性，提升了AI行为的精确性和一致性。未来，Prompt设计将趋向标准化、动态化、安全嵌入和多模态融合，推动AI应用迈向新阶段。

Prompt（提示词）是引导AI生成内容的关键，写好它需要清晰描述需求、提供示例和约束格式。技巧包括：Few-Shot示例激活模型能力、思维链（CoT）提升推理、RAG增强上下文理解。实战中，优化翻译Prompt需遵循信达雅原则，保留专有名词。评测飞轮确保效果迭代，Meta Prompt还能自动生成优化方案。掌握这些，轻松驾驭AI输出！

Cursor的Agent模式本质是VSCode+大模型+工具链的智能编程助手。通过Ollama本地部署大模型，结合ngrok实现内网穿透，可以深度定制Cursor的AI行为。核心在于其精心设计的提示词框架：用结构化标签定义AI角色、交互规范、代码修改规则，并通过<user_query>等标签实现精准的上下文控制。这种机制让AI能智能处理文件操作、代码修改等任务，同时保持响应的一致性。

AI的系统提示词是塑造其行为和响应的关键，虽不直接对用户开放，却决定了AI的“人格”和边界。通过语言诱导的“灰盒”方法，可以部分还原这些提示词，揭示模型的设计逻辑和安全限制。然而，这种技术也暴露了AI的潜在风险，如越狱和提权，可能影响医疗、金融等关键领域。未来需加强实时审计和多模型协同防御，确保AI的安全与可控。

Claude Code的提示设计精妙，通过清晰、安全、灵活的模式指导LLM行为。提示结构从基础到高级，逐步引入细节，强调错误处理和动态适应。安全机制通过规则层次、错误区分和明确列表实现，确保操作安全。工作流自动化通过并行信息收集和结构化分析提高效率。简洁性要求通过重复强调和具体反例来塑造行为。工具选择通过明确偏好和禁止命令来优化。动态指令根据工具和配置调整，确保提示的实时相关性。

Anthropic公开了Claude 4模型的系统提示，揭示了其使用技巧和限制。提示中详细说明了如何避免模型生成有害内容、处理版权问题、优化搜索功能以及创建交互式HTML应用。特别强调了模型在回答复杂问题时的多工具调用策略，并提供了丰富的设计原则和库支持信息。这些提示为高级用户提供了深入理解和使用Claude 4的宝贵指南。

提示工程是现代软件开发中的高杠杆技能，通过优化输入提示，能显著提升模型的准确性和可靠性。提示包括系统提示、工具定义、用户指令等，需确保其完整性和一致性。模型依赖提示构建世界观，提供最佳上下文至关重要。提示设计应避免过拟合，考虑工具调用限制，并注意提示缓存。细致、一致的提示能帮助模型更好地完成任务，提升整体性能。

大模型（LLM）在智能助手、内容创作等领域的广泛应用，带来了提示词攻击这一核心安全隐患。攻击者通过精心构造的恶意文本，诱导模型突破安全边界，执行恶意指令。黑盒攻击利用模板填充、提示词重写等手段绕过安全机制，白盒攻击则基于模型内部结构进行针对性破坏。防御策略包括提示词检测、扰动、系统提示词防护，以及模型微调、强化学习等技术。企业需结合先进技术与管理方法，筑牢安全防线，确保LLM系统的稳定运行。

Claude的系统提示长达16,739字，远超ChatGPT的2,218字，主要包含工具定义、引用指令、搜索指令等内容。近80%的提示与工具使用相关，MCP服务器提供了14种工具的具体说明，其余部分则针对聊天机器人应用场景提供详细指导。提示中还包含大量针对常见问题的“热修复”，如避免重复搜索已知信息、精确计算字符等。整体提示体现了聊天机器人不仅是模型，更是通过用户反馈和设计不断优化的工具。

结构化Prompt通过清晰的层级和语义提示，大幅提升了ChatGPT的理解和输出质量。它像写文章一样组织Prompt，使用模板如CRISPE框架，明确角色、背景、指令等，使模型输出稳定且高效。实践案例展示了如何利用结构化Prompt自动生成代码和Proto文件，显著提高开发效率，便于团队协作和维护。掌握结构化Prompt是未来AI应用的关键技能。

字节跳动发布AI图像模型Seedream 3.0，支持精准生成中文字体。本文分享了两套AI生成文字的提示词技巧，涵盖字体类型、字效及智能模板，帮助用户快速生成个性化文字设计。通过上传参考图，AI可反推提示词，简化设计流程。掌握这些技巧，用户能更高效地利用AI工具创作出高质量的文字设计作品。

本文探讨了几种经典提示词工程方法，包括CoT、Self-Consistency + CoT、Least-to-Most Prompting等，分析了其优势与局限。这些方法通过特定任务指令或上下文提示，激活大模型相关知识，实现与下游任务的无缝集成。文中还分享了Boosting of Thoughts、Tree of Thoughts等改进思路，展示了提示词工程在复杂推理任务中的潜力。最后，文章比较了AutoGPT与监督学习模型在在线决策任务中的性能，并提出了额外意见算法以提升决策能力。

多模态大模型（MM-LLMs）与提示工程（Prompt Engineering）的融合，为前端自动化测试带来了革新。通过自然语言描述生成测试脚本，结合视觉元素动态适配验证，显著降低了技术门槛，提升了测试覆盖率和场景适应能力。雪球QA团队在基金详情页等场景中，验证了该方法的智能化分析和脚本自愈能力，为软件测开领域注入了颠覆性创新。

小编在探索AI工具Cursor时，发现其在代码重构中潜力巨大，但也面临改动范围失控、策略混乱等问题。通过引入ReAct框架，AI能更系统地进行重构，提升正确性和目标导向性。关键在于设计清晰的Prompt，引导AI按步骤执行，实现人机高效协作。这种方法不仅提升代码质量，还优化开发效率，为未来软件开发提供了新思路。

在AI大模型应用中，Prompt是引导模型解决实际问题的关键。通过明确指令、上下文、输入数据和输出指示，Prompt能精准调用模型能力。RTF、RISEN等框架帮助优化Prompt设计，提升模型在客服、推理等场景的表现。少样本提示、思维链提示等技术进一步增强模型理解与推理能力，确保输出准确可靠。掌握Prompt撰写原则，如明确指令和充足思考时间，能显著提升大模型的业务价值。