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标签：Prompt工程×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
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6月8日
09:47
09:47shao__meng@shao__meng
Anthropic Claude Code 负责人 Boris Cherny 提出，随着 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 等高智能模型出现，开发者应转向编写循环（Loops）让模型自主决策，而非手写 Prompt。但 Loops 和 Codex Goals 消耗 Token 极快，一个 Goals 可能用掉 5 小时用量，远未到 Token 自由阶段。企业仍需通过 Spec、AGENTS.md 等约束来确保可控性和 ROI。
技巧Claude Code编程助手Prompt工程Token消耗自动化
推荐理由：Boris Cherny 点出了 AI 编程范式的转变——从手写 Prompt 到写 Loops，做自动化任务的开发者值得思考这个方向。但 Token 消耗的现实提醒你：企业场景下仍需平衡自主性与成本，建议点开看具体怎么落地。
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6月5日
21:49
21:49shao__meng@shao__meng
Greg Isenberg 通过六轮 Prompt 将 Codex Sites 打造成一个能自动更新的「创业想法看板」。他利用 Sites 插件构建外壳与样本数据，并通过「save for review, do not deploy」命令阻止自动部署，保留产品评审模式。接着添加持久化记忆（使用 Cloudflare D1 数据库），定义安全动作作为唯一数据修改入口，并编写可复用的 Skills 操作手册。最后设置存档检查点实现版本回滚，并通过新对话闭环验证了跨会话、跨线程的可重复运营能力。这一实践展示了如何用 Codex Sites 构建具备持久化、安全边界和可复用操作的人机协作应用。
AI产品Codex SitesAI应用人机协作Prompt工程创业工具
推荐理由：Greg 把 Codex Sites 从玩具变成可运营的软件，做 AI 应用原型或创业 MVP 的开发者可以直接抄作业，六轮 Prompt 的工程思路值得反复看。
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5月29日
13:08
13:08berryxia@berryxia
精选
FaceMind团队通过100种语言和四大核心任务的实验发现，在语义不变的前提下，使用预训练语料中频率更高的表达方式，无论是Prompting还是Fine-tuning，模型表现都会显著提升。这一发现被称为Adam’s Law（文本频率定律），它补充了数据工程中“质量-规模-难度”铁三角缺失的第四维度：频率。高频表达不是简化，而是让模型在熟悉的概率空间里工作，效果更好。写Prompt时，应优先考虑模型在训练语料中见过的频率，而非追求文雅或专业。
技巧Prompt工程文本频率定律FaceMind模型优化数据工程
推荐理由：写Prompt总感觉模型不听话？FaceMind的实验戳破了“高级词汇”的幻觉——用高频表达能让模型表现直接起飞，做Prompt工程或微调模型的开发者值得一试。
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