99% 的扣子工作流的使用场景：因为- news.news·换个方式看新闻|AI看新闻、实时追踪事件后续

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2个月前

99% 的扣子工作流的使用场景：因为不知道有工具可以一键解决问题因为不知道大模型可以用 markdown 格式做 input 文本的分割因为不知道最最基础的提示词工程所以强行把一个步骤拆成N个节点，为了做工作流而做工作流扣子商店里面点赞最多的工作流，实战水平基本是当众拉💩

#工作流 #工具使用 #大模型 #Markdown #提示词工程 #效率 #工作流商店

Datou

16小时前

这个暴躁linus提示词实测有效。之前大模型vibe coding出来的代码有显存泄露的问题，让它修复它只会补丁摞补丁，又复杂又不能彻底解决问题。用上linus提示词之后大模型一下子就生猛了，重构核心函数之后问题彻底解决。而且它还很持久，20万token之后依然能保持有效输出。

卫斯理

19小时前

我对我家人很不满的一点就是 “她总是卡点做事情” 这样人很不爽，总是赶来赶去我做事情都是留足够的buff ，这样会显得从容一些…

LinearUncle

1天前

苏格拉底真是伟人，我这个木瓜脑袋，有时prompt里不提“苏格拉底”的大名，大模型就不知道怎么把话说到我懂。

汤光头

1天前

有些人啊，连大模型都不如你看这Gemini，多么会说话，情绪价值给的多足？我话撂在这，要不了多久，人类一定爱上AI，机器人。

lencx

2天前

我之前就写过一篇《深度理解：提示词工程》，自认为已经覆盖到了绝大多数 Prompt 场景。今天又尝试让 GPT-5 Thinking 站在非常规角度来聊聊 Prompt。内容大部分都是老生常谈的东西，不过也有些小亮点，整体读下来感觉不错，就整理成此文。 👉 LLM 高效沟通指南: