开源一套我的提示词合集
作者姚金刚宣布在GitHub开源其个人提示词合集,包含约100个提示词,涵盖AI工作、学习、生活、编程等9类场景。重点推荐其中的元提示词(简易版和进阶版),并承诺持续更新有价值的提示词。
作者姚金刚宣布在GitHub开源其个人提示词合集,包含约100个提示词,涵盖AI工作、学习、生活、编程等9类场景。重点推荐其中的元提示词(简易版和进阶版),并承诺持续更新有价值的提示词。
文章主要为GitHub提示词开源项目的分享通告,包含实用的资源链接,但受限于篇幅,缺乏技术深度、具体内容展示与深入分析。
本文旨在解决GitHub上海量AI仓库的导航难题,为AI工程师提供一份经过验证的仓库地图。文章按实际工作流程组织,从基础原理学习(如micrograd、nanoGPT)、本地模型运行(llama.cpp、ollama、vLLM)到图工程等专业领域,逐一介绍关键仓库,并强调许可证、入门成本和贡献机会等实用信息。
文章指出 ChatGPT 输出质量差往往是提示词写得不好导致的,并总结了 9 个实用的提示词框架:RACE(角色-行动-背景-期望)、RISE(角色-识别-步骤-期望)、STAR(情境-任务-行动-结果)、SOAP、CLEAR、PASTOR、FAB、5W1H 和 GROW。每个框架通过明确角色设定、任务描述、背景信息和期望输出,帮助用户获得专家级的 AI 回答,适用于文案写作、问题解决、产品介绍、目标管理等多种场景。
文章探讨了高级 AI Skill 的本质:不是把更多指令塞进一份文件,而是把多个单点能力按任务关系编排组合。作者通过分析 GitHub 上多个热门 Skill 仓库,总结出五种组合模式:路由(判断调用哪个 Skill)、顺序(强制工作流程)、选择(按需分诊组合)、流水线(专业能力交接)和分层(Skill 与系统能力分工)。文章提出组合 Skill 的五个核心零件:路由、输入输出契约、顺序与并行、上下文状态、验证反馈,并建议从真实返工中逐步长出组合关系。核心观点:Prompt 让 AI 听懂一次需求,Skill 固化一类做法,而组合 Skill 才能把复杂任务交付出来。
作者分享了使用 Claude Code(Opus 5.5)批量制作资讯类竖屏短视频的完整工作流。核心步骤包括:选题(AI 粗选、人工精选,信息源以推特和 Hacker News 为主)、素材准备(Gemini API 写脚本和 TTS 配音、Suno 背景音乐、背景图、logo 等)、编写初始提示词、让 Agent 撰写脚本并派子 agent 做对抗式审查、反复修改脚本与成片。文中提供了可直接复用的提示词模板,并开源了包含 18 套竖屏视频风格的 Claude Code skill(creator-style-kit),可用于固定视频的字体、配色、动效与音效风格。
本文是 Claude 团队工程负责人 Felix 文章的中文翻译,探讨如何在 AI 时代更有雄心地使用 AI。作者将雄心分为四个维度:速度(更快完成工作)、高度(关注结果而非任务,重新思考业务流程)、深度(像顶尖专家一样使用专业工具和方法挑战极限)、广度(跨学科引入不同领域的知识和方法)。文章结合 Acme 公司季度回顾等具体案例给出实践方法,并引用自我效能感心理学研究、Dantzig 解难题、Bannister 破四分钟纪录等故事,说明人类往往受限于对可能性的想象力,鼓励读者大胆设定目标、允许失败,充分利用 AI 能力实现突破。
文章针对出海团队每天人工盯热搜、找选题效率低、时间滞后的痛点,介绍如何用代码和 AI 搭建一套 24 小时自动巡检的选题流水线。核心思路是抓住搜索量短时间暴增但内容供给空白的上升词红利。流水线分三层:一是围绕种子词库做周期性快照轮询并计算趋势斜率,自动发现飙升关键词;二是通过黑名单过滤、商业意图词性筛选和聚类去重,剔除娱乐八卦等噪音,保留排查解决、选型对比、资源索取类高价值需求,并附完整 AI 过滤提示词;三是接入大模型,把上升词拆解为痛点解决方案、工具选型、成本风险、可交付资源四张选题卡,实现选题自动化裂变。文中提供了两段可直接复用的详细提示词。