零样本提示让大模型直接根据文本描述完成任务，无需示例，适用于翻译、简单问答等明确场景。设计时需精准定义任务，结构化分解步骤。高级技巧包括情感提示提升正确率，零样本思维链激发推理，重读技术补全理解，重述响应理清问题，角色提示代入专业身份，S2A技术删除干扰信息。这些方法灵活提升模型响应质量。

Dan Koe分享了一套高效内容创作系统，核心是“阶梯式内容放大”和“AI辅助创作”。他通过每日短推文测试市场反应，将表现最佳的内容逐级放大为图文、短视频和深度文章。AI在此过程中扮演分析师、策略师和创作伙伴，帮助深度解构成功范例，生成新提示词并共同创作。这套系统将AI从代笔提升为共创伙伴，实现数据驱动的内容放大，构建了完整的高杠杆创作流程。

AI辅助代码生成在金融系统开发中成效显著！通过CodeFuse插件+提示词工程，实现从系分文档自动生成Java三层架构代码（门面层/持久层/业务逻辑层），精准率达90%。独创流程图增强技术将白话时序图转化为伪代码，结合推理引导解决参数组装难题。三个投产项目显示编码效率提升40%，单项目最高减少45%人日投入。核心突破在于规范基因化，使AI产出代码天然符合金融级标准。

大模型应用中，提示词编写常遇问题，如模型跑偏、指令不服从等。优化策略包括意图澄清机制、置信度评分、上下文信息补充、指令逻辑检测与精简、幻觉控制等。通过结构化提示词设计，激活模型高级思维能力，提升对话系统理解精度与用户体验。

大语言模型开发常面临Prompt调优和输出解析难题，传统方式需手动处理JSON且缺乏类型安全。PydanticAI通过融合类型校验与模型交互，让开发者用Pydantic定义数据结构，自动完成输出验证与转换。它消除了繁琐的解析逻辑，提供静态类型提示，显著提升开发效率与代码可靠性，让AI应用更易维护。

商业化团队采用MCP方案解决多项目提示词管理难题：通过YAML文件统一维护，支持Git版本控制与独立团队词库扩展。部署后仅需输入关键词（如"test_doc"）即可触发完整提示词流程，兼容deepchat等客户端。方案实现提示词集中化、标准化管理，显著提升开发效率与维护便捷性。（139字）

想让大模型听话，关键在于写好Prompt。通过角色/任务、核心原则、上下文处理、CoT、输出规范和Few-Shot等模块，可以有效提升模型的准确性。角色定位明确任务，核心原则确保执行方向，上下文处理优化信息输入，CoT引导逻辑思考，输出规范统一结果格式，Few-Shot提供实例参考。这套方法适用于复杂场景，帮助你写出满意的Prompt，让模型更听话。

在与AI结对编程时，优化Prompt设计是提升效率的关键。本文分享了从基础到高级的Prompt技巧：明确角色定义、结构化输出、提供上下文等基础方法；分步骤思考、Few-Shot学习、约束条件设置等中级技巧；以及元提示、动态角色切换、渐进式优化等高级策略。此外，还提供了代码生成、问题诊断等实用模板，并建议通过迭代优化、版本管理、A/B测试等最佳实践持续提升Prompt效果。

周末更新了一篇关于AI文字设计的干货，通过输入文字内容，即可生成视觉效果出色的文字设计。文章提供了多种风格的设计模板，如光韵夜影、工业质朴、甜心风潮等，适用于不同主题和情感表达。操作步骤简单，使用ChatGPT 4o等工具生成提示词后，即可在即梦AI中输出高质量设计图。适合图文结合，提升设计效率，降低门槛。

小编分享了一位算法工程师将大语言模型（LLM）应用于电商风控的实践。通过循序渐进的Prompt工程，作者将通用大模型调教为精准识别复杂风险的“AI专家”。从设定角色、定义分析维度到注入业务常识，再到教会AI深度分析与模糊裁决，逐步提升模型的能力。最终，AI不仅能识别单点异常，还能洞察团伙风险，成为可靠的“风控专家”。

言川测试了Nano banana图像编辑模型，发现其在主体一致性、草图控制、多图融合等方面表现优异。该模型支持一键批量生成分镜图，并能通过草图控制角色动作，极大提升了图像编辑效率。Nano banana的局部重绘功能避免了图像变形，展现出强大的商业价值，成为AI时代下的实用生产力工具。

AI工程实践正重演软件工程历史，追求形式化与可靠性。编译原理中的形式化定义为AI编程提供了理论基础，尤其是乔姆斯基谱系揭示了语言表达能力与可预测性的权衡。Prompt Engineering依赖非形式化指令，而Context Engineering则通过结构化系统提升可靠性。Anthropic的think tool将推理过程显式化，增强了可验证性与策略遵循，为复杂任务提供了模块化支持。未来，AI系统有望通过形式化理论实现精确规约与验证，推动高风险领域的自主智能体应用。

在当前Agentic AI技术快速发展的背景下，构建可靠、高效的AI Agent应用关键在于提示词工程、工作流设计和知识库构建。提示词分为系统提示词和用户提示词，优化提示词可提升AI表现；工作流设计建议使用DSL描述，避免自然语言的不精确；知识库则需结合RAG技术，利用向量数据库和关系型数据库提高信息检索精度。AI项目应快速验证，不断迭代。

提示词工程是解锁大型语言模型潜力的关键，通过精心设计指令、背景信息和输出格式，引导AI生成高质量响应。它涉及角色设定、任务分解、思维链等技巧，提升模型在复杂任务中的表现。实战案例展示了其在电商和科研中的应用，未来趋势包括自动化提示、多模态交互和高度安全性。提示词工程正推动人机协作迈向新高度，成为智能时代的核心技能。

OpenAI推出"学习模式"，旨在引导用户逐步解决问题，而非直接提供答案。该模式对所有用户免费开放，采用苏格拉底式提问，通过互动式教学帮助学生理解知识点。然而，通过精心设计的Prompt约束模型行为，容易被越狱，无法彻底杜绝作弊。尽管如此，这一尝试展现了AI在教育伦理与强大能力间的平衡探索，为未来AI超级导师的诞生奠定基础。

本文探讨了系统级提示词的设计问题，指出传统“规则清单”模式易导致规则冲突、维护困难和价值稀释。通过引入系统架构思维，提出从“规则管理者”转向“系统设计师”的思维范式转换。文章详细介绍了四层架构模型，并提供了六大编译原则，帮助将架构蓝图转化为高效提示词，提升AI系统的可预测性、可维护性和可扩展性，从而实现提示词工程的系统化与工程化。