提示工程
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让AI自我辩驳：Google角色反转提示技巧，准确率提升40%
如何迫使 AI 自我辩驳，揪出错误推理，产出更锐利、更可靠的答案 绝大多数用户现在及未来都将通过网页与 AI 交互。他们唯一的工具是浏览器，结果完全取决于他们能写出的提示词。因此，多数人在使用先进 AI 工具时感到隐隐的失望，也就不足为奇。 你提出一个严肃的问题。AI 的回应自信、清晰、结构完备，乍看之下相当出色。但几分钟后，你开始觉得哪里不对劲——或许是漏…
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从指令到协作：基于Anthropic研究的10个高效提示工程技巧深度解析
在人工智能交互领域，提示工程已从简单的指令输入演变为一门精细的协作艺术。Greg Isenberg近期发布的深度视频《我用错了Claude》基于Anthropic官方研究，系统拆解了10个能显著提升AI模型效率的技巧，这些方法不仅适用于Claude，对各类大语言模型均有普适价值。本文将从技术原理、应用场景和思维转变三个维度，对这些技巧进行详细分析。 这些技巧…
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上下文工程：AI长任务性能优化的核心策略
Prompts 确立意图。Context 选择事实、历史和工具输出，让 AI 在长任务中保持连贯。 在 AI 应用的早期，我们沉迷于字词的斟酌。微调一个动词，增加一条约束，观察模型是否按预期响应。这些技巧常常奏效，足以让人以为这是一门手艺。直到任务变得更长、更复杂、涉及更多步骤时，一条安静的真相才浮出水面：措辞固然重要，但模型看到什么 更为关键。 Promp…
