藏师傅那个 1 万多 star 的中文去 AI 味工具更新了,吸收了上游迭代和 issue 里的反馈,写文案被 AI 味困扰的可以去试试
#提示词工程
Anthropic 的 Boris Cherny 拿 Opus 5.5 写 Lean 验证 Claude Agent SDK,几条提示词修出 16 个 bug,并发代码排查可以抄这个思路。
这篇讲了怎么把智能体跑长任务的 token 开销砍一半,方法只有一条:压缩只删不改,还开源了能在 Claude Code 里直接用的实现。
做 AI 产品的话这篇挺实用:Ramp、Shopify、Cursor 这些公司靠写 evals 把指标提了多少,还附了个免费插件让编码 Agent 帮你干活。
宝玉用同一份超详细提示词,让 Opus 5.5 和 GPT 6 Astra 各做一个能逛的 3D 樱花山谷网页,截图摆一起看差距。提示词本身就值得抄走。
这篇论文挺反常识的:不用任何权重、靠 Mandelbrot 分形坐标做语言决策,延迟只有 7ms 还能跑在单片机上,可以看看它怎么绕开 LLM 的。
OpenAI 出了个缓存仪表盘,能直接看到你哪些 prompt 被复用了、哪次改动把缓存搞失效了,还给出受影响的 token 数,省钱利器。
OpenAI 出了个提示词缓存的调优教程,教你设 cache breakpoints、调 reasoning effort 还不丢缓存,做应用的开发者可以直接抄作业。
如果你用 Claude Code 跑长任务,经常遇到 Opus 5.5 干一半停下来汇报,Anthropic 这条提示词直接解决,拿去用。
Alex Albert 贴了一段 Claude 提示词,能让它用 Blender Python 纯代码重建 1906 年的旧金山街景,每栋楼都标注史料来源,提示词写法很值得抄。
做 AI 产品必看,Hamel 和 Shreya 把踩坑经验做成免费技能包,让编码智能体帮你搭 evals,Ramp 和 Cursor 都靠这招降本增效。
Bolt 官方列了几个大家老跳过的功能:Enhance prompt、plan mode、清上下文、小改用轻量模型,全是省 token 又少返工的实用招。
JacksAISites 在讨论省 Token 的工作流:让 Fable 只做验收不做编排,配合 Opus 5.5 执行,效果差距不大但成本省不少。
做了 50+ 家 AI 公司评测的两位作者出了续篇,Ramp、Shopify、Cursor 怎么靠 evals 降本增效都写了,还送个插件。
宝玉实测的省钱组合:贵的模型出方案,便宜的模型干活,再让贵模型自动验收,全程不用人工盯。Token 贵的都该看看这套闭环玩法。
Simon Willison 写了个 LLM 插件接入 TypeSafe AI 的 Jev 模型,专做分类、判断、打分这类结构化输出,配的示例直接能抄来用。
OpenRouter 介绍了 Jev 的 Classifiers 功能,能自动给你的 LLM 请求打标签,再到 Explore 页面看各场景的用量分布,运维排查很方便。
博主分享自己的多 Agent 编程工作流:Fable 写方案文档,Opus 照着执行再验收,比 plan 模式更好复用,值得抄作业。
这是关于如何让AI绘画在普通电脑上流畅运行的技术,作者做了三件事:一是用嵌入翻译器减少模型大小,二是提供了一套优化流程,三是做出了一个能秒级出图的编辑器,和之前需要专业显卡的方案不同。
想了解如何用开源工具优化 AMD XDNA NPU 上大模型的性能,这篇论文用 FlashAttention 做了详细案例,对比了不同设计,还给出了具体优化策略。
Kevin Rose 发的这个 Grok Bot「INDEXX」,能帮你把 Instagram 里的视频变成本地可搜索的 Markdown 维基,比直接用 X 或 TikTok Template 更方便。
两位作者教了700+工程师,他们发现多数团队从搭平台、接LLM judge、看分数开始,这是错的,应该先手动读100条真实trace,找到失败模式,评估器才会长出来。
llama_index 团队开源的 DocJev 工具,能帮你快速分类或拆分文档,比 GPT-5.6 快 6 倍,准确率相当,适合处理大量文档。
GitHub 的法律团队用 Copilot CLI 开了个新工具,叫 Eyeball,给代码里嵌入了截图,这样律师就能用截图来验证 AI 分析,更放心地用 AI 帮忙干活了。