CIA 红队方法：用 4 个 Prompt 在执行前摧毁你的坏点子
文章介绍了如何利用 CIA 的红队策略，通过 4 个特定的 Prompt 让 Claude 对你的点子进行残酷的压力测试。这种方法旨在通过识别关键假设、扮演魔鬼代言人等手段，克服认知偏见和 AI 的阿谀奉承，帮助你在浪费数月时间之前验证或否定想法，让点子变得无懈可击。
全部文档 / 作者: Nav Toor / 标签: 提示词工程
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如何构建基于 Claude 的个性化 AI 系统
文章详细介绍了如何通过四个步骤构建一个深度了解用户的 Claude 系统。方法包括：在设置中定义个人身份与偏好、为不同工作领域建立独立项目、开启记忆功能让 AI 学习模式，以及提供写作样本以训练个性化文风。该系统旨在解决每次对话需重复背景的问题，将 Claude 从通用工具转变为熟悉用户偏好、目标和历史的个人智能助理。
7 个 Claude 子代理：替代年薪 20 万美元的团队
文章介绍了如何通过七个特定的 Claude 子代理文件，构建一个虚拟团队来替代昂贵的全职员工，从而节省高达 78 万美元的年薪。这些子代理分别担任研究员、编辑、项目经理、数据分析师和招聘人员等角色，每个代理都有明确的职责、指令和运行规则。作者详细列出了这些角色的配置代码及其适用的具体场景，旨在帮助用户将 Claude 从单一助手升级为多功能的高效团队。
12个Prompt让Claude变身免费金牌私教：涵盖全科辅导、作业解析与备考策略
文章介绍了12个精心设计的提示词，利用Claude大模型为K12学生提供全方位的免费教育辅导。这些Prompt模拟了Khan Academy、Kumon、Bill Nye等顶级教育专家的角色，覆盖数学、科学、历史、英语语言学习等学科，功能包括制定个性化学习路径、可视化讲解复杂概念、辅导家庭作业以及备考SAT/ACT等。
The Context Engineering Playbook: 15 Copy-Paste Templates That Make Any AI 10x Smarter
文章提出了“上下文工程”的概念，认为它比单纯的提示词工程更能决定 AI 的输出质量。作者将 LLM 比作 CPU，将上下文窗口比作 RAM，而用户则是操作系统。文章提供了 15 个可直接复制粘贴的实用模板，分为身份设定、任务指令和上下文控制三个部分，旨在帮助用户通过预设背景、品牌语调和工作规则，无需代码即可显著提升 ChatGPT、Claude 等模型的输出质量。