AI提示词技巧
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我做了20组Prompt反例实验，有6组结果让我彻底傻眼
我做了20组Prompt反例实验，有6组结果让我彻底傻眼 "给Prompt加反例，AI就会更听话。" 这句话我信了将近半年。直到有一次，我在一个角色扮演任务的Prompt里认认真真写了三条反例——"不要用这种语气"、"不要出现这类措辞"——结果模型输出的对话，读起来像一个被反复纠正到神经质的客服机器
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你的Agent总在转圈？问题不在AI，在你写的Prompt
你的Agent总在转圈？问题不在AI，在你写的Prompt fchollet（Keras作者、前Google Brain研究员）在X上发了一条让很多人沉默的推文，大意是：当前大多数Agent系统就像一只撞墙的盲松鼠——它在动，它在"努力"，但它根本不知道自己在干什么。 同一周，Google发布了Ge
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跨模态改写总在第三步崩掉？4种Prompt写法横向实测，找出最稳的那一种
跨模态改写总在第三步崩掉？4种Prompt写法横向实测，找出最稳的那一种 你有没有遇到过这种情况： 让 Gemini 看一张图，第一步描述得挺好，有场景、有细节、有氛围；第二步改文案还凑合，勉强能用；第三步写视频描述——完全不是同一个东西了。镜头语言没了，品牌调性跑了，核心卖点换了个说法，像是在和三
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跨模态Prompt链路：为什么你的"图转视频脚本"每次都翻车？
跨模态Prompt链路：为什么你的"图转视频脚本"每次都翻车？ 你有没有遇到过这种情况：把一张图丢给AI，让它帮你写视频脚本，结果每次出来的风格完全不一样，完全不知道该用哪个？ 上周一个做小红书的朋友找我诉苦。她拍了一张奶油色系的香薰蜡烛产品图，想用Gemini帮她生成15秒短视频脚本。第一次跑出来
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Gemini跨模态改写链路实验：我跑了4种写法，告诉你哪种最稳
Gemini跨模态改写链路实验：我跑了4种写法，告诉你哪种最稳 你有没有遇到过这种情况—— 把一张精心拍摄的产品图丢给Gemini，让它先写文案、再生成视频描述，结果最终输出的视频脚本和原图几乎没有关系？图里那个特别有质感的皮革纹路、那个刻意打出来的侧光、那个产品角度——全消失了。视频描述变成了一段
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你发出去的AI图，已经自带了一张"身份证"
你发出去的AI图，已经自带了一张"身份证" 你有没有这样的经历： 给客户交了一批内容配图，对方发来一张截图，上面标着"AI Generated"——然后问你，"这是AI画的？我们合同里说了要原创设计。" 这不是假设场景，是越来越多内容创作者正在遭遇的真实处境。 更让人措手不及的是：你压根没有主动声明
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你用ChatGPT的方式，可能一直都错了
你用ChatGPT的方式，可能一直都错了 先别急着往下看。 我想让你做一件事：回想一下你最近一次用ChatGPT的经历——你是怎么提问的？ 大概率是这样的：直接打开对话框，把需求一句话丢进去，然后等着它回答。 如果回答不满意，要么将就用，要么多问几次，要么心里嘀咕"这玩意儿没传说中那么神"。 这不是
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Keras之父说Agent是"盲松鼠"——但你可能用错了方向来理解这句话
Keras之父说Agent是"盲松鼠"——但你可能用错了方向来理解这句话 让我猜一个场景：你让Agent帮你修一个bug，它信心满满地开始改。 第一次：失败，重试。第二次：失败，换个方向。第三次：改了另一个地方，原来的bug还在。第十次：你已经不确定哪里是它改的、哪里是你改的了。两个小时后，你关掉终
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给代码Agent写Prompt，你一直在用错误的沟通模型
给代码Agent写Prompt，你一直在用错误的沟通模型 你有没有遇到过这种翻车现场： 让Agent帮你改一个小Bug，结果它把整个文件夹重写了一遍，还信心满满地回复"任务已完成，所有问题已修复"——然后你打开项目，发现它连文件结构都动了，测试全红，原来好好的功能也挂了。 或者更经典的：你说"帮我优
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别再手调Prompt了——让AI当你的Prompt工程师，三步提升输出质量
别再手调Prompt了——让AI当你的Prompt工程师，三步提升输出质量 你上一次满意地退出对话框，是什么时候？ 不是"凑合能用"，不是"改改还行"，是那种看完输出结果直接拍桌子说"就这个！"的感觉。 如果你想了一会儿，想不起来——那说明我们遇到了同一个问题。 --- 你还在手调Prompt？这件
