大语言模型（LLM）在各行各业的应用越来越广泛，但许多开发者在使用过程中都会遇到一个共同的问题：Prompt 的效果不尽如人意。简单的一句 “告诉我为什么？(Tell Me Why…)”，往往无法获得理想的答案，就像一只被困住的松鼠，想表达却无法清晰地传递信息。本文将深入探讨如何构建更有效的 Prompt，将 Prompt 视为“架构蓝图”，而非随意的提问，从而让 LLM 真正理解并满足你的需求，
在人工智能蓬勃发展的今天，大模型技术正在深刻地改变着内容创作的格局。越来越多的人开始尝试使用prompt（提示词）驱动的AI工具来辅助写作，但仅仅依赖prompt就能生成高质量的内容吗？答案是否定的。正如 Robert Lavigne 在其文章中所强调的，我们需要“Crafted and Prompt Engineered by a Human”，即通过精心的prompt设计和人类的匠心打磨，才能
在大模型技术飞速发展的今天，我们不再需要像过去那样逐行编写代码，而是可以借助 AI 编码助手来加速开发流程。然而，就像烹饪美食需要优质的食材一样，生成高质量的代码也需要清晰、明确的 AI 提示词。本文将深入探讨如何通过优化 AI 提示词，最大化 大模型 的潜力，提升代码生成的质量和效率，让 AI 真正成为你的得力助手。 为什么 AI 提示词至关重要？ 大模型，如 GPT-4，并非拥有超能力的先知，
引言： 在大模型技术日新月异的今天，“Prompt Engineering (提示工程)” 这个概念正逐渐成为企业拥抱人工智能的关键。最初，许多人，包括我自己，都对这种与AI模型交互的方式持有怀疑态度，认为将其称为“工程”可能有些言过其实。但随着时间的推移，以及与各种AI模型深入的互动和研究，我逐渐意识到，Prompt Engineering 不仅仅是一种技术，更是一种至关重要的技能，是未来人与A
你是否经常陷于重复性的任务中，例如撰写邮件、总结文档、生成报告？你是否渴望摆脱这些枯燥乏味的工作，将宝贵的时间投入更有价值的事情中？ 答案就在你手中——利用 ChatGPT 的一个简单技巧，就能显著提高你的效率，每天节省数小时。这个技巧并非泛泛地使用 ChatGPT，而是更深入地挖掘其潜力，那就是掌握 定制指令 和 高级提示词 的使用。 ChatGPT：不仅仅是一个聊天机器人 ChatGPT 的强
我们正身处人工智能（AI）助手蓬勃发展的时代。从ChatGPT、Claude到Gemini，无数AI模型正深刻地改变着我们的工作、学习和解决问题的方式。然而，大多数人并未真正掌握这些工具的精髓，他们常常寄希望于拥有数十亿参数和海量数据的大模型能够轻松理解他们的需求。他们使用寥寥数语的prompt（提示词），期待奇迹发生；他们不加思索地接受AI的每一次回复，未经审核便复制粘贴其输出结果。最终，他们得
随着GitHub Copilot用户突破百万，以及调查显示编码和测试任务平均节省时间在16%到50%之间，AI代码助手正迅速从“好奇”转变为PHP开发团队的日常伙伴。对于维护着一些网络最繁忙后端的PHP团队来说，精心设计的提示工程(Prompt Engineering) 是将大语言模型(LLM) 转化为一个无需入职培训的初级结对程序员的“接口”。 本文将深入探讨在PHP项目中提示工程的重要性，分享
在 Google Cloud 上探索 Vertex AI 的 Prompt Engineering 能力，并将其应用于 Gemini 模型进行 GenAI 应用开发，是我近期技术学习的一个重要里程碑。 我成功完成了“Vertex AI 中的 Prompt 设计”技能徽章及挑战实验室，深入了解了提示工程的机制和实际 GenAI 应用开发，这不仅仅是一次指导性的实验，更是一次独立的挑战，要求我应用所学
在人工智能时代，充分利用大型语言模型（LLM）不仅仅是提出问题，更在于提出正确的问题。 这就是 Prompt engineering 发挥作用的地方，它将通用模型转变为强大的 数据分析 工具。 什么是Prompt engineering？ Prompt engineering 是一种通过精心设计输入提示，包括上下文和明确指令，来引导 LLM 产生准确且相关响应的技术。 就像我们与不同的人交流时会根
在软件开发领域，一份清晰、全面的产品需求文档(PRD)是项目成功的基石。然而，传统PRD的编写往往耗时耗力，而且容易出现信息遗漏和不一致。随着大模型(LLM)技术的快速发展，我们可以利用Prompt工程，显著提升PRD的生成效率和质量，特别是当PRD需要作为代码生成Agent的输入时，高质量的Prompt显得尤为重要。本文将深入探讨如何通过精心设计的Prompt，指导大模型生成一份可供Coding
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