还记得DeepSeek-R1发布时AI圈的那波狂欢吗？"提示工程已死"、"再也不用费心写复杂提示了"、"推理模型已经聪明到不再需要学习提示词了"......这些观点在社交媒体上刷屏，连不少技术大佬都在转发。再到最近，“提示词写死了”......现实总是来得这么快——乔治梅森大学的研究者们用一个严谨得让人无法反驳的实验，狠狠打了所有人的脸！
企业级低代码开发平台Superblocks 的 CEO 布拉德·梅内塞斯认为，下一批价值十亿美元的创业点子几乎就藏在眼前：现有 AI 独角兽企业所使用的系统提示词中。
昨天YC一个访谈《State-Of-The-Art Prompting For AI Agents》，专门讲他们投资的一家客服公司，公开了他们提示词的写法，这应该也属于第一家吧。
继“结构式”“压缩式”“共振式”之后，一直在想第四种与 AI 交流的路，可能会是什么？
近日，一份疑似Claude的系统提示词意外泄露，一时引来众多网友和程序员的围观。
AI输出陷入"无效对话"困境？其实是你不懂提问的艺术。从指令颗粒度拆解到思维链编织，本文揭示精准提问如何唤醒AI潜能——与其焦虑技术颠覆，不如掌握这套数字化时代的元能力，让语言真正成为撬动生产力的支点。文章来自编译。
距离ChatGPT发布刚好两年，ChatGPT发布的第三天我就尝试用过了，当时给我的感觉是虽然和过去的AI完全不一样，但距离真人还是有点差距的。
如果要说，谁是国内提示词第一人 那必须是李继刚老师 今年重出江湖，一口气写了好多牛逼的提示词，尤其是这个汉语新解，相信大家多少都看到过类似的图片。
在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）已经成为我们探索未知、解决问题的得力助手。但是，你在编写AI提示词时，是否觉得这个过程就像在“炼丹”，既神秘又难以掌握？别担心，自动提示工程（APE）来帮你了！
你真的了解你的AI助手吗？ 想象一下，你和同事使用相同的AI工具，但为何他的工作效率总是高出一截？秘诀可能就藏在那些看似简单的提示词里。精准的提示词是解锁AI潜能的关键，它们能让AI更好地理解你的需求，从而提供更准确、更高效的回答。
