分享6个平时我最常用的Prompt心法
文章分享了作者在日常使用AI时总结的6个Prompt心法,旨在帮助用户提升与AI对话的质量。这些心法包括:让AI选定角色后再回答、让AI追问背景信息(苏格拉底式)、与AI进行辩论以完善观点、提前预演项目失败、反向提示词生成以及双层解释法。文章强调,Prompt的核心在于清晰的沟通和协作,而非死记硬背复杂格式。
文章分享了作者在日常使用AI时总结的6个Prompt心法,旨在帮助用户提升与AI对话的质量。这些心法包括:让AI选定角色后再回答、让AI追问背景信息(苏格拉底式)、与AI进行辩论以完善观点、提前预演项目失败、反向提示词生成以及双层解释法。文章强调,Prompt的核心在于清晰的沟通和协作,而非死记硬背复杂格式。
文章语言通俗、结构清晰、可操作性强,直接提供了6个实用的Prompt模板,但多数技巧为常见经验的总结,深度与理论新颖性略显不足。
作者在 Claude Code 中构建了一个'Roast Room',用基于 Jeff Bezos、Warren Buffett、Alex Hormozi 等知名企业家公开资料塑造的 AI 顾问委员会来辅助商业决策。每位顾问拥有独立的 agent 文件和'大脑'资料库(包含决策规则、框架、立场和故事),各有不同的审视视角。用户给出决策、备选方案和背景,顾问们相互辩论并输出可下载的结论 PDF。作者还开发了 New Roaster 技能来快速添加新顾问(如 Elon Musk),会话记录保留在本地文件中便于事后审查。最终决策仍由作者本人做出。
作者分享了一套自制的AI生图角色设定Skill——Character-Prompt-Studio,可输入人物设定或参考图,自动生成包含面部特写、正面、侧面、背面全身的生图提示词,用于AI视频和短剧制作中的角色设计。文章提供了科幻猎魔人、金庸武侠人物(小龙女、任盈盈)、韩剧财阀、新中式旗袍、国风及神女等多组完整提示词案例,并说明了使用方法:明确人物身份、视觉风格、构图和生图模型。该Skill基于葉子的ai-image-prompt定制扩展,仓库已在GitHub开源,可通过Agent安装。
作者将平时积累的AI视觉创作经验整理为开源项目Derekwen AIGC Visual Skills,包含30条案例记录、10个可复用Agent Skills和16个公开视觉图例。项目把提示词、参考条件、关键控制点整理成统一数据结构,并配Gallery示例图方便按效果查找。涵盖角色设定板、多参考图融合、品牌视觉、社媒配图等场景,解决角色一致性、素材组合等常见问题。支持直接用生图工具改提示词,或通过Agent接入Skill两种使用方式,采用MIT许可。
作者分享作为 Claude Pro 用户利用 Claude 求职的三种方法:一是通过 Chrome 扩展在 LinkedIn 上按自身经验、地点和远程要求筛选 48 小时内发布的岗位,甚至让 Claude 自动完成 Easy Apply 并整理申请清单;二是让 Claude 搜索全网招聘信息,验证岗位是否真正支持从尼日利亚远程工作,并将结果汇总到 Google Sheet;三是通过 Claude Dispatch 在手机上远程指挥笔记本执行搜索任务。文末附有完整的求职研究员提示词模板,帮助读者定制自己的自动化求职流程。
作者南鸢分享了自研的「人像角色设定师」Skill,用于解决 GPT Image 2.5 生图时人物脸部千篇一律的问题。用户只需用自然语言描述想要的气质(如清冷、明媚、初恋感),Skill 便会将其展开为包含骨相、妆容、发型、服饰与场景的完整中文提示词,可直接用于生图。文章通过唐风妆容与初恋感两个实操案例,讲解了如何分步沟通、保留喜欢的五官、只改妆容或表情,并提供了 Skill 的下载与安装方法。
在拉斯维加斯Ai4大会上,Geoffrey Hinton、李飞飞和吴恩达罕见同台,就AI开放与安全展开讨论。Hinton提出AI公司应通过agent向创作者支付数据使用费,并承认开放权重模型已成事实;吴恩达认为AI不会自动抹平技能差距,鼓励学习工具;李飞飞则指出末日论背后存在经济动机,呼吁将科学带回AI辩论,并强调共享繁荣。三人一致认为监管必要,但分歧在具体方式。这场对话对创作者、从业者和公众均有启示。
文章分析了 Claude Code 源码泄漏事件,指出其核心价值在于揭示了 51 万行 Harness Engineering 代码背后的工程设计,而非模型本身。作者详细拆解了六个关键工程决策(如上下文压缩、多 Agent 协调等),并重点梳理了泄漏后 24 小时内涌现的开源生态,包括洁净室重写、教学项目及各类插件工具,最后总结了 Agent 开发应从“调 prompt”转向“工程化”的核心理念。
本文介绍了一种名为 Loop Engineering 的 AI 工作流设计方法。通过设定目标、检查标准、反馈方式和停止条件,让 AI 能够自我修正并执行复杂任务。文章提供了最小 Loop 模板、KOL 寻找案例、文章写作及周报整理等实际应用场景,并探讨了如何利用 State、Agent 和分层反馈来优化 AI 工作流。
作者作为非技术人员,详述了利用 Claude Code 在两天内构建并部署一个内容日历 Web 应用的全过程。文章总结了五个关键教训:使用 Plan Mode 先规划、分阶段构建功能、利用 CLAUDE.md 约束规范、使用截图优化设计反馈,以及克服对部署的恐惧。
文章反驳了“提示词工程已死”的观点,指出单纯的提示词思维虽已过时,但提示词仍是人机交互的核心。作者旨在将读者从仅会提问的初级用户,升级为具备系统思维的 AI 工程师。文章详细讲解了具体的技能升级路径,包括:如何进行具体且确切的提问、如何设定角色(Role)来界定行为、利用示例来固定输出模式,以及如何正确引导模型的推理过程。