AI提示词技巧
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为什么你的Prompt越长越废？角色设定和约束条件的正确写法
为什么你的Prompt越长越废？角色设定和约束条件的正确写法 你有没有经历过这种挫败感—— 花了整整十分钟，精心打磨出一段"完美Prompt"：角色设定写了两百字，约束条件列了十五条，还特意加上"请务必注意""非常重要"之类的强调词。然后按下回车，等来的是一段正确的废话。 不是AI不听话。是你的Pr
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写界面类Prompt总得废话？你差的不是智商，是"界面语言"
写界面类Prompt总得废话？你差的不是智商，是"界面语言" 最近看到一个有点意思的消息：Google DeepMind 正在研究用 AI 重新设计鼠标指针。 项目的核心目标，是让 AI 真正理解"指针在界面上的语义"——不只是知道光标在哪，而是理解它在这个位置意味着什么、用户接下来可能想做什么。
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fchollet 那句话我看了三遍
fchollet 那句话我看了三遍：符号学习不是要干掉 Agent，而是要干掉"暴力喂数据"这件事本身 我第一次看到这条推文，脑子里出现了一个问号。 fchollet 说的大意是：符号学习（symbolic learning）将会取代梯度下降，但它不是代码 Agent 的替代品。 我当时的反应是——
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我用AI输出HTML替代纯文本，30天后信息密度提升了一个量级
我用AI输出HTML替代纯文本，30天后信息密度提升了一个量级 三周前，我翻出一份AI帮我写的日常总结。 2000字，密密麻麻，看了两分钟我彻底放弃——完全不记得那天发生了什么，也找不到任何值得复盘的东西。那堆文字不是总结，是一个信息垃圾桶，所有事情被按时间顺序倒进去，然后封口。 这让我开始认真对待
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同样让AI分析竞品，为什么有人得到的是"交互页面"，有人只得到一堆文字？
同样让AI分析竞品，为什么有人得到的是"交互页面"，有人只得到一堆文字？ 你有没有遇到过这种情况： 让AI做竞品对比，得到的是密密麻麻五六百字的分析文本，读到一半就迷失了；但你在某个群里看到别人截图，同样的问题，对方得到的是一张带颜色标注、可折叠展开、有进度条的交互页面——清晰到让人想直接截图发PP
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让AI直接输出HTML：一个Prompt范式升级，附5种最适合任务类型和可复制模板
让AI直接输出HTML：一个Prompt范式升级，附5种最适合任务类型和可复制模板 你有没有这样的经历—— 让AI写了一份分析报告，内容很好，但格式是一坨纯文本。于是你花了半小时，把它手动复制进Notion，加标题，加分割线，调字号，对齐表格……最后发给同事，对方说："能不能发个可以直接打开的链接？
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AI 输出 HTML 格式，体验直接升一个档次——我测了 4 个场景告诉你值不值
AI 输出 HTML 格式，体验直接升一个档次——我测了 4 个场景告诉你值不值 你有没有遇到过这种情况：让 AI 做了一份竞品分析，密密麻麻的文字涌出来，表格是 Markdown 符号拼成的，层级靠缩进区分，看了两分钟头开始疼——但内容其实没问题，是你的眼睛先罢工了。 这不是模型的锅，是信息呈现方
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让ChatGPT直接输出HTML？我测了4类任务，结论出乎意料
让ChatGPT直接输出HTML？我测了4类任务，结论出乎意料 我以为这只是推特上的一个小技巧，随手一看，随手就划走。 结果真的测了一遍之后——有一类任务，它直接让我不想再用普通文字输出了。 但也有一类任务，我测完觉得：完全没必要，纯属折腾自己。 所以这篇文章不是来"安利"这个技巧的，是来帮你搞清楚
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让LLM输出HTML：一个让我关掉Notion的小技巧
让LLM输出HTML：一个让我关掉Notion的小技巧 我以为这是个没什么用的小技巧。 结果做完那张对比表格的那一刻，我把Notion关掉了。 事情的起点是Andrej Karpathy在X上的一条推文。他提到，当你需要LLM输出结构化信息时，与其让它输出Markdown，不如直接让它输出HTML—
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你以为你在用Claude，其实你只是在用一个更贵的自动补全
你以为你在用Claude，其实你只是在用一个更贵的自动补全 很多人第一次用Claude的感受是：比ChatGPT更礼貌，但也没强多少。 这个判断没有错，但原因判断错了。 不是Claude能力不够，是你给它的信息量，还不如你给外卖小哥的备注详细。 我做过一个简单的测试：同一个任务，用4种不同的写法让C
