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看到朋友在网上的分享： 用Deep Research 的时候就怕在研究来源中看到ZHIHU、SINA、CSDN 这样的网址，这简直就是报告结果的灾难！ 垃圾进 垃圾出。。 在大模型还没有进化出反思修正和推理新知识能力的时候，务必屏蔽掉低质量信息源，AI无脑文越演越烈。
最近，Google 官方发布了一份长达 69 页的【Prompt Engineering 白皮书】，可以说是目前最系统、最权威的“AI 沟通指南”了。我们也是第一时间翻译好了这本书，准备【免费】送给大家！
近日，Github 上有一个开源项目，曝出了 FULL v0、Manus、Cursor、Same.dev、Lovable、Devin、Replit Agent、Windsurf Agent 和 VSCode Agent 的完整官方 System Prompt（系统提示词）和内部工具，有超过 6,500 行关于其结构和功能的见解。截至目前，该项目已经斩获了近 2.5 万颗星和 7700 多分叉。
每天脑子里都有很多想法转瞬即逝，不赶紧记录下来就会懒到不想再实践，于是在周五依然好好更新了！今天也是一个很不错的干货，这组提示词的作用是，你只需要输入你的文字内容，就可以得到还不错的文字设计的视觉效果。为了它的效果测试和呈现我几乎掏空了我的即梦AI，测试非常多组合和风格后确信效果确实是还不错的。
今天我兴奋地跟大家分享一个超级实用的新资源——Claude团队刚刚发布了一份全面的Prompt Engineering指南！作为一个每天都在摸索各种AI提示技巧的科技爱好者，我第一时间深入研究了这份指南，发现这简直就是AI无代码开发的宝典啊！
Prompt 为什么重要
大模型架构研究进展太快，数据却快要不够用了，其中问题数据又尤其缺乏。
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
从本质上讲，LLM会根据用户从UI的输入生成代码示例。然后，生成的代码会通过中间件逻辑进行处理，根据逻辑跟踪文件、代码更改和第三方API调用。
单个模型的优缺点也能分析