AI提示词技巧
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AI越聊越笨？你可能一直在喂它"垃圾"
AI越聊越笨？你可能一直在喂它"垃圾" 你有没有骂过AI？ 不是那种"哎这个回答有点蠢"的轻描淡写，而是真的在心里嘀咕："这玩意儿是不是坏了？" 场景是这样的：你和AI聊了大概四五十轮，前十轮它表现得像个天才——精准、高效、完全理解你的意图。但到了后半段，它开始飘了。你明明说过"受众是程序员，别解释
AI应用案例
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Gemini for Science 实用指南：文献整理、公式理解、实验记录，三件事帮你省出半天时间
Gemini for Science 实用指南：文献整理、公式理解、实验记录，三件事帮你省出半天时间 上周我面对 23 篇论文和一个迫近的截止日期，第一个打开的不是 Zotero，而是 Gemini。 不是因为我懒，而是因为我已经试过了——它真的快。 --- Gemini for Science 的
AI应用案例
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每周浪费在"读文档"上的时间，我用这套流程砍掉了 80%
每周浪费在"读文档"上的时间，我用这套流程砍掉了 80% 周一早上九点，老板在群里发来一份 80 页的行业报告，附言："下午三点汇报，重点关注第三章和竞品部分。" 你打开 PDF，开始扫描。扫到第 15 页，发现自己在走神。重新拉回来，做了几条笔记，发现逻辑断了，又翻回去。一个半小时后，你有了半页零
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Capafy 这类 Skill Marketplace，真能让一个小 Prompt 变成可卖产品吗？
Capafy 这类 Skill Marketplace，真能让一个小 Prompt 变成可卖产品吗？ 很多人第一次学会写 Prompt，都会有一种很强的幻觉： 既然我能把 AI 叫得这么顺手，那是不是也能顺手做个产品卖钱？ Capafy 这类新产品的出现，正是在放大这种想象力。它不是单纯卖提示词，而
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百度千帆、微软 Agent 365、阿里 Qwen Agent：普通团队先试谁，才最省心？
百度千帆、微软 Agent 365、阿里 Qwen Agent：普通团队先试谁，才最省心？ 三家都在推企业级 AI Agent，听起来都很强，但普通团队真正最关心的，其实只有一件事： 我今天能不能零压力把它试起来？ 这也是为什么，讨论企业级 AI Agent 时，越来越不能只看“模型谁更聪明”，而要
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Grok × Kilocode 实测：它能补代码，但能补进你的工作流吗？
Grok × Kilocode 实测：它能补代码，但能补进你的工作流吗？ 我也不确定这值不值得试，但我试了。 那是某个普通的工作日下午，我卡在一个第三方支付 API 的回调签名验证上。文档写得稀烂，示例代码是 Java，我用的是 Python，GPT-4o 给了我一个"看起来对"的答案，跑起来直接
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Gemini Flash vs GPT-4o：我把两个模型都测到翻车了，结论在这里
Gemini Flash vs GPT-4o：我把两个模型都测到翻车了，结论在这里 我第一次用 Gemini 2.5 Flash 生成视频脚本的时候，前三句话写得相当漂亮——场景描述精准，节奏感强，我以为找到宝了。 然后第四句开始，它忘了主角是谁。 不是比喻，是字面意义上的忘记。一个叫「陈磊」的创业
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Perplexity 开源 Unigram tokenizer 之后，本地 RAG 的 CPU 压力可能没你想的那么“理所当然”
Perplexity 开源 Unigram tokenizer 之后，本地 RAG 的 CPU 压力可能没你想的那么“理所当然” 你有没有遇到过这种情况： 本地知识库明明只是“问个问题”，机器却先开始喘气；文档一多，索引重建像在跑体力活；你盯着 top 看半天，最后怀疑是不是模型太大了，结果真正拖后
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从"写好Prompt"到"卖出Skill"，中间隔着四道没人告诉你的坎
从"写好Prompt"到"卖出Skill"，中间隔着四道没人告诉你的坎 两周。 小林花了整整两周打磨他的第一个Agent Skill——一个专门帮电商运营写产品详情页的Prompt。他测试了几十次，每次输出都让他满意到想截图发朋友圈。他仔细填好了Capafy的上架表单，选了个他觉得合适的分类，定价1
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Grok Build 实测报告：Plan Mode 省了我哪些时间，又在哪里让我踩坑
Grok Build 实测报告：Plan Mode 省了我哪些时间，又在哪里让我踩坑 Grok Build 公测第一天，我刷到了将近二十篇介绍文章。 每一篇都在讲「Plan Mode 革命性地改变了 AI 编程体验」，每一篇都配了官方演示截图，每一篇都在第三段告诉我「未来已」。 没有一篇告诉我，它在
