#Prompt优化

Larry & Leo Bro - Eagle of Full Stack

1个月前

谁说 prompt 一定越优化越好的… 不信你看我🤣 几乎要再创新低。

#Prompt优化 #创新低 #负面情绪

1个月前

说实话，又熬了一个通宵。下午尝试去谈项目。 90%的朋友用 Nano Banana Pro 玩各种花哨的创意。也都知道，在现实商业里落不了地。我们用AI的最终目的，都是为了赚钱，不是为了好玩。我觉得，现在都可以尝试跑一跑了。我一晚上跑了几百张图，死磕了 Prompt 优化，把电商、写真、杂志、教育图、甚至 PPT 等真实场景全部测了一遍。结论是：效果很不错，很多场景下，只要“Prompt”足够优秀，完全能达到商用交付标准。如果，你也有因模型能力限制而没成项目，可以再次尝试一遍。放一些案例：👇

nanobanana平台助力个人形象照生成，专业形象照引发热议· 107 条信息

#AI商用 #Prompt优化 #电商 #写真 #模型能力

1个月前

Claude 对话超出限制？终于摸透了解决办法用 Claude 最烦的事，就是突然弹出"对话已达最大长度"。前面建立的所有上下文都没用了，又得重新解释。这里分享三个急救办法：方法一：让 Claude 自己总结编辑你最后一条消息（注意是你发的，不是 Claude 的回复），让它生成对话总结： “总结这次对话的核心内容： - 问题是什么，后来怎么变化的 - 找到了哪些关键解决方案 - 我的工作习惯和偏好 - 用过的例子和项目背景 - 接下来要做什么要详细，新对话能直接接上” 复制总结，开新对话贴进去，说明要继续做什么。新对话有完整的 20 万 token 空间。提醒：总结会丢失细节。建议在用到七八成容量时就这么做，别等到满了再救场。方法二：用 Artifact 重开如果在写代码或文档，这些内容都在 artifact 里：点 Publish → 打开链接 → 点 Customize 这样就有了全新对话，但你的内容还在。之前那些乱七八糟的探索过程不会占新空间。方法三：搜索旧对话 Pro 版本可以在新对话里引用之前的内容： "找到我们分析用户留存率的那次对话，继续优化方案。” Claude 会搜索并提取相关内容。适合快速查资料，不适合传递复杂项目状态。如果不想再遇到这个问题最重要的技巧：改变迭代方式这个能省 80% 的上下文消耗。以前怎么做：Claude 生成内容 → 发现问题 → 让它改 → 又生成一遍 → 又发现问题 → 又让它改。十轮下来，烧掉 25,000 多 token。因为每次都在累积：你的修改要求加上 Claude 的完整输出。正确做法： 1. Claude 生成了内容 2. 发现问题后，编辑你的原始 prompt 3. 在 prompt 里加入修改要求 4. 保存并重新生成这样是在替换，不是累积。传统方法每次迭代增加 6 项，编辑只增加 2 项，省掉 67%。十次迭代，从 25,000 降到 3,000 token，减少 88%。配置 Memory 功能 Claude 每天会自动从对话中提取记忆：你的工作习惯、技术选择、项目细节。关键在于这些记忆不占用当前对话的空间，只在需要时才调用相关部分。该存什么： - 回复偏好：你习惯看详细解释还是简短总结，要不要示例 - 专业背景：你的领域、常用工具、工作角色 - 项目信息：在做什么类型的项目，目标和约束条件 - 交流风格：正式还是随意，专业术语还是通俗表达别存什么： - 经常变动的信息 - 密码等敏感数据效果很明显。以前开新对话要花几分钟解释背景，现在直接开工，因为 Claude 已经知道你的设置。在设置 → Memory 里可以查看和管理记忆内容。写简洁的 Prompt，每个字都会被计数 "按钮改成蓝色" = 5 token "能不能把这个按钮组件的样式改成蓝色，不要现在的颜色" = 50+ token 信息一样，token 差 10 倍。把 Claude 当新来的实习生，说话要清楚直接。别说："请帮我写一份关于项目进展的总结报告，需要包含各个部分的详细说明，确保语言专业且易于理解..." 直接说："总结项目进展：完成了什么，遇到什么问题，下一步计划。用简单的语言" 另外，不要一次性塞给 Claude 所有信息。分阶段加载：先让它读资料，再让它做计划，最后才开始执行。为什么限制其实是好事有些 AI 让你无限聊下去，听着不错，实际上质量在悄悄变差。新消息进来，旧的被挤出去。表面上对话永不停止，实际上不断遗忘早期内容。会出现自相矛盾的回复。 Claude 的做法相反：保持完整历史，到达限制时明确提示。你清楚知道发生什么，可以做出明智选择。研究数据：在 32,000 token 时，测试的 12 个模型里有 11 个表现掉到 50% 以下。 Claude 的 20 万限制是经过验证的。在这个范围内质量稳定，并且到限制时清楚提示，让你主动决定下一步。知道界限在哪，你才能提前规划，而不是用到崩溃才发现。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#Claude使用技巧 #对话长度限制 #Prompt优化 #Artifact重开 #Memory功能配置

Larry & Leo Bro - Eagle of Full Stack

1个月前

昨天晚上优化了下 prompt，结果一宿一单都没开，纯纯给 deepseek 送了一晚上 apj 钱，这会儿正在让 ai 反思呢！

#Prompt优化 #DeepSeek #AI反思 #零单 #निराशा

4个月前

我有种感觉， prompt 优化的策略可能会随着模型能力的不断提高变得慢慢丧失效力因为老板用秘书的时候一开始也是事无巨细的教，后面一个眼神就行了）

#Prompt优化 #模型能力 #策略失效 #技术发展 #类比老板与秘书

4个月前

观点 1：gpt-5 烂透了！取消订阅！观点 2：讨厌 gpt-5，80% 概率是 ai 技能问题。我目前的感受：gpt-5 不是 o3，也不是 gpt-4.5，需要更多实践和探索。以我自己的一个文本处理案例来说，本来跑出来的结果“烂透了”，然后优化了一下 prompt，结果截然不同，差异巨大。我觉得需要投入实实在在的精力去研究它，去实践。llm 和人挺像的，不同的模型有不同模型的“脾性”，我们所熟悉的 prompt 方式可能也需要根据 agentic llm 新范式来升级。如果 ai 这东西不需要人持续学习，人人自动就能驾驭如此强大的工具，这可能吗？一个月后，甚至更长时间，大家对 gpt-5 系列模型，才可能收敛观点，达成共识。

#GPT-5 #AI技能 #Prompt优化 #持续学习 #模型脾性

4个月前

最近优化的这个新的 Youtube 总结的 Prompt 简直无敌，而且在 Dia 上的效果（使用 o3）也非常好。可以彻底来「阅读」Youtube 视频了。完整的 Prompt 如下：你将把一段 YouTube 视频重写成"阅读版本"，按内容主题分成若干小节；目标是让读者通过阅读就能完整理解视频讲了什么，就好像是在读一篇 Blog 版的文章一样。输出要求： 1. Metadata - Title - Author - URL 2. Overview 用一段话点明视频的核心论题与结论。 3. 按照主题来梳理 - 每个小节都需要根据视频中的内容详细展开，让我不需要再二次查看视频了解详情，每个小节不少于 500 字。 - 若出现方法/框架/流程，将其重写为条理清晰的步骤或段落。 - 若有关键数字、定义、原话，请如实保留核心词，并在括号内补充注释。 4. 框架 & 心智模型（Framework & Mindset）可以从视频中抽象出什么 framework & mindset，将其重写为条理清晰的步骤或段落，每个 framework & mindset 不少于 500 字。风格与限制： - 永远不要高度浓缩！ - 不新增事实；若出现含混表述，请保持原意并注明不确定性。 - 专有名词保留原文，并在括号给出中文释义（若转录中出现或能直译）。 - 要求类的问题不用体现出来（例如 > 500 字）。 - 避免一个段落的内容过多，可以拆解成多个逻辑段落（使用 bullet points）。

#Youtube总结 #Prompt优化 #视频阅读 #效率工具 #内容创作

6个月前

推荐个好东西：火山引擎的 PromptPilot。之前看 Google 的提示词白皮书，有个点让我印象很深：他们直接用 Google Doc 管理 prompt，写任务、版本、评估效果。那时候我就在想，有没有人真把这事儿做成一套完整系统？现在看到火山这套，有点意思了。它不只是“帮你写好提示词”，而是把这事儿当作工程问题来解的。最打动我的，是它在 prompt 优化这件事上做得极其系统，甚至有点狠。 ✅ 从任务出发构造 prompt（带结构、带变量、不是拍脑袋） ✅ 每一版 prompt 都挂着独立评测集 + 自动评分机制 ✅ 没有理想答案也能比对打分（GSB 模式） ✅ 每轮迭代都能 trace 效果，版本可控、可回溯我们之前做客服对话调 prompt，最常见的就是“改了一句，但说不上来到底有没有变好”。很多时候上线的版本其实就是“看着还行就先上”。现在它是：“打一套样本集，系统直接帮你跑出哪一版效果稳定”。我一直坚持：模型越强，对 prompt 的要求只会更高。尤其是在多轮任务、复杂场景里，prompt 不只是“写得好”，而是“是否可控、可管理、可进化”。 PromptPilot 解决的，是这个底层问题。它不仅能让 prompt 生出来，更重要是——能持续改下去。版本有 trace，样本能评分，逻辑能反推，工具还能外接，整个就是“prompt 的 AutoML + GitOps” 一体化工具链。顺带说一句：这是 2025 火山引擎 FORCE 大会上刚发布的产品，免费版和 Plus 版都开放，9 月前能直接上手全功能体验。现在市面上很多 prompt 工具做的是“编辑器 + 改写器”，但你会发现，真正上线之后需要的是一整套治理机制。 PromptPilot 是我目前看到国内第一个跑通这个闭环的，不是 fancy 的界面，而是认真在解决 prompt 系统演化能力这个问题。如果你也在做 AI 应用落地，推荐你认真研究一下。要说缺点：自定义模型没找到海外模型，差评！

#火山引擎 #PromptPilot #Google doc管理 #Prompt优化 #提示词白皮书 #工程问题

10个月前

📝 分享个Prompt小技巧对话输出后，追问：“我的Prompt还有什么优化空间？” AI就会帮你仔细分析，甚至给你一个更好的Prompt。

#Prompt小技巧 #AI辅助 #对话优化 #Prompt优化 #AI提示