8月19日
22:41
22:41AI Will@FinanceYF5
精选
Anthropic 公司发布技术报告,报告中呈现了其AI模型在智能体开发方面的最新成果;同时该公司开源了提示词数据集,为开发者提供实践参考;该举措让开发者能够对比 Anthropic 与行业同类项目的差异。
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推荐理由:Anthropic 发布技术报告和开源提示词,对做智能体开发的伙伴有帮助,比普通AI工具更专业些。
8月18日
17:35
17:35官方账号Decoder@Matthias Bastian
精选
AI系统压缩长对话时,平均丢弃83%用户规则(如“未经批准不发邮件”)。宾州州立大学研究者提出基于Qwen3.5-9B的附加模块。该模块可保留超90%的用户限制。
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推荐理由:宾州州立大学研究者给Qwen3.5-9B加了个模块,能让AI压缩上下文时少丢用户指令,保留超90%限制,比原来83%好多了。
8月15日
06:02
06:02官方账号Simon Willison’s Weblog博客/媒体
精选
Simon Willison的博客有1,856个标签,直接让LLM从中挑选匹配项容易超限。Doug Turnbull提出先让模型自由生成标签,再通过向量嵌入在现有标签库中查找最接近的具体标签。示例提示词展示了如何用家具分类层级结构来引导模型生成形状合理的候选标签。这样既能利用模型对语义的理解,又能保证最终标签来自既定词表。
推荐理由:给老博客补标签别硬分类——先让LLM随便编,再用向量嵌入找最接近的现有标签。Simon Willison分享的这套路,比直接要模型选1856个标签里的一个靠谱。
8月13日
18:14
18:14官方账号Decoder@Matthias Bastian
IIT Bombay和Adobe Research的研究者构建了一个逆语言模型,能从LLM输出文本反向重建原始提示词。该方法名为Previous-Token Prediction,达到近乎完美的准确率。它不需要访问模型权重,并且能跨不同模型使用。这一能力对依赖专有系统提示词的公司构成严重安全风险。

推荐理由:IIT Bombay和Adobe搞了个反向模型,能从AI输出还原你藏的提示词,不用看权重就能扒出系统提示,提示词秘密要保不住了。
17:52
17:45
17:45官方一手GitHub Blog@Kayla Cinnamon
GitHub官方博客发布教程,教你在Copilot app中编写第一条提示词。教程讲解了如何选择合适的上下文环境和模型,以及如何启动首个任务。内容面向初学者,包含在移动端和桌面端使用Copilot的具体操作步骤。
推荐理由:GitHub官方手把手教你用Copilot app写提示词,怎么选上下文和模型都讲清楚了,适合刚上手的朋友。
8月12日
8月11日
10:00
00:09
00:09eric zakariasson@ericzakariasson
开发者Eric Zakariasson昨日构建了一款工具,能用自然语言提示词将任意网站变为禅意、反转或节日主题。演示视频展示了不同主题的即时切换效果。代码与配置方法已通过GitHub链接公开。
推荐理由:Eric昨天做的这个工具,你输入一句话就能把任意网站改成禅意或节日风格,代码已经放出来了。
8月10日
8月7日
13:06
13:06宝玉@dotey
82°
Higgsfield AI 制作的95分钟AI电影《Hell Grind》以50万美元成本完成,并在戛纳电影市场放映。影片获得了《华尔街日报》《Variety》和BBC新闻的报道。官方已将全部提示词和制作素材开源,用于Higgsfield全球电影节。开源地址需要注册后访问。
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推荐理由:Higgsfield把95分钟AI电影《Hell Grind》的提示词和素材全开源了,成本50万美元,想学AI电影制作的可以直接抄作业。
11:36
11:36AI Will@FinanceYF5
76°
AI 电影《Hell Grind》时长 95 分钟,由 15 人团队在 14 天内制作完成,成本约 50 万美元,并入围戛纳。Higgsfield 现已将影片的提示词和全部资产开源。华尔街日报、Variety、BBC 都曾报道过该项目的制作流程。
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推荐理由:想用 AI 拍电影?Higgsfield 把《Hell Grind》的提示词和素材全开源了,照着做就能复现戛纳级短片。
09:42
03:21
03:21bolt.new@boltdotnew
Bolt官方推文发布了7个SEO修复技巧,可直接作为提示词输入Bolt站点,无需安装插件。这些修复针对“网站好看但不排名”的误区,强调SEO要素优先于外观设计。推文附带演示视频,目前已有3条评论、30个喜爱和1183次浏览。
推荐理由:Bolt官方给了7个SEO修复提示词,不用装插件,直接粘进你的Bolt项目就能改,专治“好看但不排名”的毛病。