17:47AI Will@FinanceYF5精选Peter Steinberger 提出,未来不应再手动提示 AI 代理,而应设计让代理自动提示自己的循环系统。这种思路将提示从一次性操作转变为持续迭代的自动化流程,能显著提升效率和效果。对于使用 AI 编程或自动化工具的开发者,构建这样的循环系统可以解放双手,让代理自主优化任务。AI产品AI代理自动化循环系统提示工程编程助手推荐理由:这条思路直击当前 AI 代理使用中的效率瓶颈,做自动化或编程的团队值得尝试构建循环提示系统,能省下大量手动调参时间。原文
00:55elvis@omarsar0dair_ai 创始人宣布推出基于 AI Agent 的实操学习平台,首批上线 4 个动手实验,涵盖 Agent 技能、Agentic 图像生成、30 天 Hermes Agent 挑战和 Agent 提示工程。该平台旨在让任何人通过构建和获取高需求 AI 技能,成为顶级 AI 构建者。未来几周还将有更多内容上线。AI产品AI Agent实操课程dair_ai提示工程图像生成推荐理由:想系统掌握 AI Agent 构建技能的开发者,现在有了直接上手的实操路径——4 个实验覆盖从基础到进阶,建议立即体验。原文
01:17elvis@omarsar0开发者应转向设计循环(loops)来驱动AI代理,而非手动输入提示。新LLM训练后能更长时间不间断执行任务,循环可充分利用这一特性。该方法通过编码清晰目标的指令,实现自动化流程。这并非全新概念,但当前模型能力使其更可行。AI产品AI代理自动化循环设计提示工程LLM推荐理由:做AI代理和自动化开发的团队,可以试试用循环替代手动提示,让LLM更高效地执行长任务。原文
07:43Replicate@replicateReplicate 宣布与 xAI 合作,将其模型引入平台,并发布了针对最新视频模型 Grok Imagine Video 1.5 的终极提示指南。该指南旨在帮助用户更好地利用该模型生成高质量视频内容。此次合作使开发者能够更便捷地访问 xAI 的视频生成能力。对于从事 AI 视频创作的用户来说,这是一份实用的资源。AI产品视频生成Grok Imagine Video 1.5提示工程ReplicatexAI推荐理由:做 AI 视频生成的开发者可以直接用这份指南提升 Grok Imagine Video 1.5 的出片质量,值得收藏。原文
11:02Greg Brockman@gdb开发者 Theo 在 X 上分享了他对 GPT-5.5 的深度使用体验,称经过两个月的适应后,GPT-5.5 已成为他无法替代的编码模型。他指出,要发挥 GPT-5.5 的全部能力,需要完全不同的提示方式,并花时间配置 agents.md 文件。一旦跨过学习曲线,其他模型在代码任务上都无法与之相比。这反映了 GPT-5.5 在编程领域的独特优势,也提示开发者需要调整使用习惯。AI模型GPT-5.5编码模型开发者体验提示工程AI编程推荐理由:做 AI 编程的开发者如果还在用旧模型,值得花时间适应 GPT-5.5 的独特提示方式——跨过门槛后,其他模型可能就回不去了。原文
12:08Greg Brockman@gdb精选VB Srivastav 分享了一个改进版的 Codex 自我改进提示,让 Codex 跨会话、记忆和 Chronicle 查找重复的手动工作流,并自动创建最小的实用技能、子代理或自动化。提示要求 Codex 优先复用已有资产,只对高频、稳定、可重复的任务进行打包,避免创建重复或过于宽泛的内容。最终输出包括创建了什么、跳过了什么以及需要更多证据的项目。这个提示能显著提升 Codex 用户的自动化效率,减少重复劳动。AI产品Codex自动化提示工程工作流优化AI 助手推荐理由:频繁使用 Codex 的开发者可以靠这个提示自动发现并打包重复工作流,省去手动梳理的麻烦,直接提升自动化效率。原文
14:53DeepLearning.AI@DeepLearningAIDeepLearning.AI 指出,常见的提示错误是直接让 AI 生成最终稿。更好的工作流是先让 AI 生成大纲,通过调整结构来显著改善最终输出,避免 AI 写作的通用化问题。Andrew Ng 在《AI Prompting for Everyone》课程中教授了实用提示技巧。技巧提示工程AI写作工作流Andrew NgDeepLearning.AI推荐理由:这个提示技巧能帮写作者避免 AI 内容的千篇一律,做内容创作或文档撰写的团队值得一试。原文
23:36Martin Fowler@martinfowlerMartin Fowler 分享了一个高效为LLM提供上下文的方法:与其自己手动写,不如让LLM像采访一样提问,你回答即可。这种方法能节省时间,同时确保上下文完整且结构化。Fowler 认为这比直接写更自然,尤其适合需要大量背景信息的场景。该技巧对需要频繁与LLM协作的开发者或写作者很有启发。技巧LLM上下文效率技巧Martin Fowler提示工程AI协作推荐理由:Fowler 的这个技巧解决了手动写上下文的痛点,经常用LLM做复杂任务的开发者可以直接试试,省时又高效。原文
16:50DeepLearning.AI@DeepLearningAIDeepLearning.AI 发布了一门面向所有人的 AI 提示工程课程《AI Prompting for Everyone》,旨在帮助用户掌握提示词设计、上下文窗口等 AI 系统基础原理。课程适合零基础学习者,无需编程经验即可上手。通过这门课,用户可以更高效地与 AI 交互,提升日常工作和学习中的 AI 使用效果。该课程是 DeepLearning.AI 系列课程的一部分,延续了其高质量教育内容的口碑。AI产品提示工程AI 教育DeepLearning.AI入门课程上下文窗口推荐理由:想系统学习提示词工程但怕门槛太高?这门课从零讲起,适合所有想用好 AI 的非技术用户,学完就能直接提升与 ChatGPT 等工具的对话质量。原文
07:26Ethan Mollick@emollickEthan Mollick 在 X 上发文,呼吁用户停止将 AI 提示词神秘化,包括使用含义不明的斜杠命令。他认为与 AI 交互应该像与经理沟通一样,用清晰、结构化的格式直接提出需求,而不是像巫师念咒语。这一观点直击当前提示工程中过度复杂化的痛点,强调简单直接才是高效使用 AI 的关键。技巧提示工程AI交互效率Ethan Mollick推荐理由:Mollick 戳破了提示工程中的玄学泡沫,做 AI 应用或日常使用大模型的团队,看完会重新审视自己的提示词写法,建议直接照做。原文
18:01Ethan Mollick@emollick研究人员发现,通过精心调整提示词,可以使AI生成的文本在读者眼中不再像AI写作。这挑战了人们依赖字数与思考量、价值感挂钩的直觉认知。随着这类技术普及,检测AI生成内容的难度将显著增加,可能对内容创作、学术诚信等领域产生深远影响。AI产品AI写作提示工程内容检测学术诚信AI安全推荐理由:揭示了AI写作隐匿性的新问题,对内容真实性验证、学术规范及行业实践提出挑战,值得关注。原文