提示词工程相关 AI 资讯

6月25日

10:25

shao__meng@shao__meng

精选

Matt Pocock 在开源 Skills 系列中增加了新技能「loop-me」，目前处于 in-progress 阶段。该技能在多轮会话中利用当前目录作为有状态工作区，通过「拷问」方式将想法转化为可落地的 workflows/*.md 规格文件。loop-me 与已有的 grill-me 共享拷问纪律，但产出不同：grill-me 对齐任意计划，loop-me 只产出 workflows/*.md。其核心是识别用户生活中可预测的重复模式（职业节奏、早晨例行等），并主动发现用户未意识到的任务，从而委托给 AI agent。项目在 GitHub 上已有 165K star。

技巧 loop-me Skills 智能体

推荐理由：如果你总在做重复的杂事，这个新技能 loop-me 能帮你把流程写成规格，然后让 AI 接手，省下大把时间。

原文

07:54

宝玉@dotey

作者分享处理播客访谈整理时细节遗漏的技巧：同时让AI生成2-3份稿子，挑选一份质量最好的作为底稿，再把其他稿子内容合并进来。这样既能避免遗漏，也能防止单次生成糟糕时追问无法补救。另外，对于长达3小时的播客，连续追问3次左右“还有什么细节需要补充”也能改善质量，但不如多稿合并方法高效。

技巧提示词工程工作流 AI写作

推荐理由：教你怎么用多稿合并法搞定AI整理长访谈，比单一追问更省心，写稿不漏细节。

原文

03:01

官方账号Nous Research@NousResearch

NousResearch推出名为“creative-ideation”的技能，能分析用户提示词并通过22种来自艺术家和思想家的创意方法论进行路由。该技能旨在平衡可行性与创造力，为AI agent提供新鲜灵感。它解决了现有agent难以理解创意情境的问题，灵感来源涵盖毕加索、达芬奇等大师。

AI产品 NousResearch creative-ideation 提示词工程

推荐理由：你的AI agent总get不到创意？试试NousResearch这个新技能，用22种艺术家方法论帮你调提示词，让输出更有灵感。

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01:25

elvis@omarsar0

精选

作者完全改用语音而非文字输入与AI代理交互，发现音频描述越详细、越长，代理结果越好。他还开发了屏幕录制、截图、追踪鼠标动作和语音注释功能，帮助代理处理设计和精确开发任务。多模态提示（语音+屏幕+动作）显著提升了代理的可靠性，尽管消耗更多token。作者将这些经验制作为可复用的命令集，插入循环后效果显著改善。

技巧智能体多模态提示词工程

推荐理由：有人分享用语音+屏幕录制和多模态提示跟AI代理唠嗑，提示越啰嗦结果越靠谱，还教你怎么录屏加注释，值得试试

原文

00:47

berryxia@berryxia

精选

Matt Pocock发布/loop-me技能，要求用户先彻底审视日常工作，找出值得委托给AI的重复循环。它采用“grilling”面试法，一次只问一个问题并附带推荐答案，直到模糊点消除。最终产出清晰的workflows/.md规范文件，使实施者无需额外提问即可执行。目的是降低认知负荷，聚焦高价值决策。

技巧 Matt Pocock /loop-me 工作流自动化

推荐理由：Matt Pocock做了个/loop-me，不是直接替干活，而是帮你把流程理得清清楚楚，AI照着做就行，省心省力。

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6月24日

18:32

AI Will@FinanceYF5

传统AI使用方式是一问一答、改完再问，效率低下。顶尖AI工程师设计自动化循环，让循环去提示AI。这种方法将用户从引擎角色解放出来，让AI自主迭代。通过循环设计，可以减少人工干预，大幅提升生产力。

技巧提示词工程工作流自动化

推荐理由：别再做人工提示苦力了，学学工程师怎么用循环驱动AI，效率翻倍。

原文

12:54

宝玉@dotey

精选

@dotey 分享了一种极客风格的 Skills 管理方式：只在项目内安装所需 Skills，不装全局，以节约 Agent 的上下文窗口空间。核心方法是使用软链接（symlink）将 Skills 原件统一存放在 ~/GitHub 仓库中，项目内通过 .agents/skills 软链指向原件，再创建 .claude/skills → .agents/skills 的链接供 Claude Code 使用。更新时只需拉取仓库代码，所有项目自动同步；修 bug 可直接修改原件并反哺开源社区。用户不必记住软链接命令，用自然语言告诉 Agent 即可完成操作。

技巧 Skills Claude Code 软链接

推荐理由：@dotey 分享了用软链接管理 Skills 的方法，只装项目内省上下文，更新一次全局同步，还能顺手给开源社区修 bug，极客必备。

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6月23日

02:28

02:28官方一手OpenAI Blog（博客/媒体）

Jason Liu分享了如何利用Codex的上下文机制管理长期运行的工作。他将任务分解为多个互相关联的子任务，让Codex保持对项目整体的理解。这种方法使得工作能在单个提示之外持续进行，有效提升复杂项目效率。

技巧 Codex OpenAI 提示词工程

事件专题

推荐理由：想用Codex做复杂项目？看看Jason Liu的实操技巧，手把手教你保持上下文、拆分任务，让AI帮你干大活。

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6月22日

14:15

@zarazhangrui@zarazhangrui

推文作者Zarazhangrui提出了一条防止AI生成劣质内容（slop）的经验法则：在写作、设计等任务中，用户输入（上下文）的长度应为输出的3-5倍。如果输入远短于输出，AI几乎必然产生质量低下的内容。这条法则基于实际使用经验，可帮助用户获得更优质的AI输出。

技巧提示词工程 AI写作 AI设计

推荐理由：写提示词时总出一堆废话？试试这个简单法则：你的输入要比输出长3-5倍。作者亲测有效，能明显改善AI输出质量。

原文

08:45

shao__meng@shao__meng

精选73°

前Meta/Microsoft/Atlassian主任工程师Kun Chen分享了一套完整的Agentic工程工作流，每天可ship 40-50个经测试的生产级PR。核心框架分为四层：造船（终端中心主义，使用WezTerm+tmux+Neovim）、训练船员（Memory+Skills，全局memory仅27行以避免token浪费）、与单个船员协作（语音输入OpenSuperWhisper，自创AXI标准比MCP节省3倍token和2倍延迟）、并行指挥（treehouse管理worktree，First Mate大副编排器）。验证环节采用no-mistakes流水线，在隔离worktree中执行对抗式review和E2E测试，大幅减少人工review耗时。该工作流强调将时间花在任务开头和结尾，中间全交给AI，瓶颈从agent执行力转移到战略思考。

技巧 Kun Chen Agentic工程工作流

推荐理由：想每天轻松发几十个PR？前Meta主任工程师把整套工作流拆开了讲，从终端配置到agent训练到并行管理，全是实战细节，比泛泛而谈的教程强多了。

原文

07:24

elvis@omarsar0

开发者 Omar 分享经验：他几乎不再手动提示或与代理对话，而是通过循环（loops）让代理自主执行。他花更多时间编写验证器（verifiers），提供文本、音频、图片等丰富指令来填补代理的不足。Guinness Chen 建议用户按住听写键随意讲10分钟，将碎片、例外、示例、氛围都喂给模型，利用语言模型擅长从语言中重构潜在意图的能力。这些方法改变了人与代理的交互方式，减少了手工编辑提示的负担。

技巧 agents loops verifiers

推荐理由：别手写提示词了，试试按住录音键讲十分钟，让代理自己干活。Omar 分享了用循环和验证器省力的实战技巧。

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6月21日

23:57

宝玉@dotey

推文作者认为 Gemini 3.1 Pro 的翻译质量最佳，Opus-4.8 因写作能力不足导致翻译生硬。回复中分享了使用 Claude Code 并设置 /effort 为 ultracode 后的多智能体翻译流程：先让 3 位风格各异的译者各出一稿，再由双语编辑对照原文评审，综合定稿后逐句校对。作者强调这个过程实际触发了 Claude Code 的 dynamic workflow 并自动写提示词执行。用户提供的经验来自对翻译工作流的长期探索。

技巧 Gemini 3.1 Pro Opus-4.8 Claude Code

事件专题

推荐理由：别再用 Opus-4.8 硬翻了，试试 Claude Code 的 ultracode 模式+多智能体流水线，实测翻译质量能提升不少。

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15:00

Geek@geekbb

Cowart 在 Codex 中集成了本地 tldraw 画布，用户放置 AI 占位框即可指定生成图片。还支持截图标注重绘：在画布上画标注后，Codex 能移除痕迹并生成干净新图。所有操作在本地运行，无需联网。

技巧 Codex Cowart tldraw

推荐理由：想边画草图边让 AI 生图？这个本地画布工具让 Codex 直接改，标注去除功能特别好用。

原文

00:01

官方账号MIT CSAIL@MIT_CSAIL

该指南由@rubenhassid整理，提供了100条针对Claude的提示词技巧，涵盖从基础指令到高级推理的多个维度。每条技巧都配有具体示例，帮助用户更精准地控制Claude的输出格式和风格。例如，第23条展示了如何通过分步提示引导Claude完成复杂逻辑推导，第47条则演示了角色扮演提示词在角色一致性上的效果。指南还包含针对Claude Sonnet和Claude Opus等不同版本的特化建议，提升实际应用效率。

技巧 Claude 提示词工程 @rubenhassid

推荐理由：100条实实在在的Claude提示词技巧，每个都有例子，从新手到进阶都适用，比看说明书管用多了。

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6月20日

19:53

Geek@geekbb

Claude Code 可以通过提示词控制飞书白板的构图、层次与留白，而非仅调整配色。GitHub 项目 LcpMarvel/feis… 提供了具体方法，帮助用户生成更专业的设计输出。该方法强调结构布局而非色彩堆砌，适合追求高质量白板设计的用户。

技巧 Claude Code 飞书白板设计

推荐理由：有人教 Claude Code 做飞书白板时讲究构图和留白，不是光调颜色，挺实用。

原文

16:51

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

精选

GPT-Image-2.0 生成的图片常有毛躁感和破碎纹理。使用 Nano Banana 进行超分辨率放大，可以去除杂乱细节，增加清晰度。帖子对比了放大前后的效果，左侧为 GPT 原图，右侧为 Nano Banana 处理图。推荐提示词为“帮我将这张图片重绘和清晰化，让他细节更丰富，同时去掉原图中杂乱不必要的细节”。该方法适用于非写实图片的观感提升。

技巧 Nano Banana GPT-Image-2.0 超分

推荐理由：用 Nano Banana 给 GPT 图片去毛躁，效果很明显，推荐词都给你写好了，直接复制就能用。

原文

12:51

shao__meng@shao__meng

精选72°

Claude Code的7种指令方式包括CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles和Appending the System Prompt。CLAUDE.md文件建议控制在200行以内，根目录CLAUDE.md在会话开始时全程驻留上下文，子目录CLAUDE.md仅按需加载。Skills在主线程逐步执行适合需要干预的任务，Subagents在独立上下文运行可嵌套最多五层并支持并行。Hooks通过PreToolUse和PostToolUse实现确定性硬约束，完全绕过上下文压缩且成本极低。官方建议将30行以上的部署流程封装为Skills而非写入CLAUDE.md，以节省token。

技巧 Claude Code Claude 智能体

推荐理由：这篇博客把Claude Code七种配置方式讲透了，从CLAUDE.md到Hooks怎么选，适合想自定义工作流的开发者。

原文

6月19日

11:30

Yangyi@Yangyixxxx

培养AI-first思维的两个核心习惯：想找人问时先问AI，要求AI干活前先请教它怎么干。这样做能依靠AI解决大部分日常问题。同时还能在过程中熟悉解决问题的方法路径。是一条来自@yangyi的实用经验分享。

技巧 AI-first 工作效率提示词工程

推荐理由：教你两个最简单的小习惯，立刻就能把AI用得更顺手，少走弯路。

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6月18日

16:25

Viking@vikingmute

精选73°

mattpocock/skills v1 正式发布，拥有 134k 星标和 410 万次安装。本次更新将 skill 描述的 token 成本降低 63%。新增 /codebase-design、/domain-modeling 和 /grilling 三个技能，并重写了 /writing-great-skills。/diagnose 升级为 /diagnosing-bugs，现在可由模型调用以修复复杂 Bug。还新增 /ask-matt 路由技能，整合所有工程技能的使用方法。

AI产品 mattpocock/skills Matt Pocock 编程助手

推荐理由：Matt Pocock 的 skill 包 v1 版上线，token 成本砍掉 63%，新增多个实用技能，帮你写出更高效的工程提示。

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14:16

AI Will@FinanceYF5

斯坦福STORM方法引导用户将复杂问题拆解为多个子角度，而不是一次性提问。Claude通过多轮对话从不同视角逐步深入，例如技术、经济、政策维度。这种方法能提升回答的全面性，避免单点答案。

技巧 Claude STORM 斯坦福

推荐理由：斯坦福的这个STORM提示技巧，让你把Claude用出研究员深度，拆解问题比直接问强多了。

原文

07:42

宝玉@dotey

该方法通过内循环每2小时检查新邮件，自动检索上下文生成草稿但不发送。用户修改草稿后，外循环根据修改记录优化写作Skill。这种自动化循环让Agent不断学习用户风格，提升后续草稿质量。

技巧 Loop Engineering 智能体提示词工程

推荐理由：这个工作流把自动写邮件草稿和自动学习你风格的动作做成循环，越来越懂你，适合常写邮件的人。

原文

6月17日

23:47

小互@imxiaohu

精选

Claude Code 团队强调 CLAUDE.md 越短越好，创始人自己的只有两行：提 PR 自动合并、提 PR 发审批频道。当系统提示“CLAUDE.md 几千 token”时，建议直接删掉重写。团队坚持做命令行而非 GUI，理由是模型进步太快，半年后 UI 可能过时。终端输出增加 verbose 模式兼顾清晰与详细。用 Claude Code 修 bug 时，通过翻日志、写小工具分析 heap dump，比人工更快找到内存泄漏。

技巧 Claude Code CLAUDE.md 提示词工程

推荐理由：Claude Code 团队亲述怎么用 AI 编程工具做减法，两行配置就让模型跑得更顺，看完想清空自己的文件。

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23:26

官方账号Greg Brockman@gdb

Amy Deng, an AI researcher turned brain tumor patient, used AI models to diagnose her mystery fatigue faster than her primary care physician. She shared her step-by-step approach on X, encouraging others to apply the same method to their own symptoms. The thread includes specific prompt examples and reasoning strategies for analyzing medical data.

技巧 Amy Deng 提示词工程 AI健康诊断

推荐理由：一个AI研究员用模型比自己医生还快找到了疲劳原因，她分享了具体提示词和方法，普通人也能照着做。

原文

11:00

Yangyi@Yangyixxxx

推文分享一个基于牛马AI平台构建视频的5步工作流：1）选感兴趣赛道；2）用费曼学习法向AI提问；3）在牛马AI中安装视频生成skills（如baoyu-design skill，近期上线动画功能）；4）让AI将对话整理成HTML动画；5）输出视频发布。还提到HeyGen此前发布的hyperframes也可尝试。方法零门槛，利用现有skills快速生成内容。

技巧牛马AI baoyu-design HeyGen

事件专题

推荐理由：教你5步用牛马AI的skills和费曼学习法做视频，还能试试baoyu-design和HeyGen的hyperframes，上手快

原文

07:28

宝玉@dotey

这个提示词针对 ChatGPT 的 GPT Image 2 功能设计，可将照片一键转换为装饰性民间风格平面插图。提示词要求使用大胆俏皮的配色、简化细节为干净的扁平形状，并加入手工感涂鸦元素。效果呈现可爱童趣的涂鸦感，类似在白纸上手绘。该推文获得 10 个点赞和 1440 次查看，实用性强。

技巧 GPT Image 2 ChatGPT 提示词工程

推荐理由：这个提示词真不错，把照片变成卡通涂鸦风格的平面插画，效果很可爱。GPT Image 2 就能直接用，试试看吧。

原文

03:37

@koltregaskes@koltregaskes

Kolt Regaskes指出AI的真正价值不在于提笔速度，而在于缩小反馈循环。他提出了5条具体操作：从明确成果而非模糊提示出发；让AI通过检查表、例稿等方式自我校验；将任务拆分为研究者、起草者、审稿者、编辑者角色；用文档存储上下文而非依赖记忆；设定升级规则，AI卡壳2-3次后切换模型或简化步骤。这套方法能帮助知识工作者以“推理速度”产出决策、总结和计划，减少往返错误。

技巧工作流提示词工程反馈循环

推荐理由：别只把AI当打字机。试试这5条实操，让AI帮你还原真实工作流，更快拿到靠谱结果。

原文

02:43

Google Gemini App@GeminiApp

Google Gemini App 推出 Daily Brief 功能，可在每天早晨自动为你整理日程。用户可以通过点按 👍或 👎 直接反馈，让 Gemini 更了解你的偏好。你也可以通过“与 Gemini 聊天”进一步调整简报内容。点击简报条目下的‘更多’可查看 Gemini 引用的具体邮件、聊天或 Google 日历事件。这些技巧能帮你更好地利用 Daily Brief 管理日常事务。

技巧 Gemini Daily Brief 智能体

推荐理由：Google Gemini 的 Daily Brief 能自动汇总你的日程、邮件和聊天记录，早上看一眼就心里有数。三个小技巧教你调教它，让 AI 越来越懂你。

原文

00:58

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 发布 Deep Agents 深度解析第二部分，讲解上下文管理关键能力。Sydney Runkle 在不到2分钟视频中演示如何控制 Agent 长期记忆与状态。该方法可让 Deep Agents 在连续多轮对话中保持一致性，避免遗忘。

技巧 LangChain Deep Agents 智能体

推荐理由：如果你在用 LangChain 做智能体，这个2分钟视频教你怎么管理上下文，让 Agent 不跑偏。

原文

6月16日

13:35

宝玉@dotey

宝玉(@dotey)介绍了其日常整理AI资讯的Skill「info-digest」，该Skill基于Claude网页版+Opus 4.6生成初稿，再人工校验微调后发布到X和微博。提示词设计要点包括：从读者关心角度写作、联网检索做事实核查、交代背景信息、生成格式适配平台（纯文本、短小精炼）。完整Skill提示词开源于GitHub仓库JimLiu/Illustrated-Agent-Skill。

技巧 Claude Opus GitHub

推荐理由：宝玉分享了他写AI资讯的Skill，提示词设计思路很实用——怎么让AI生成读者想看的内容、怎么联网查证避坑。

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13:17

@zarazhangrui@zarazhangrui

你无法通过直接编写技能描述来得到一个好技能。正确的做法是先手动执行任务20次，不断修复问题，优化流程。然后再把这些经验打包告诉AI，让它学会你的做法。

技巧提示词工程工作流 AI技能

推荐理由：别傻写描述了，先手动做20遍，再教AI，效果完全不同。

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13:16

@zarazhangrui@zarazhangrui

该演讲详细展示了 Zara Zhang 的 vibe coding 流程，包括她如何从零获取产品创意、如何与 coding agents 有效对话以提升效率，以及如何通过设计准则避免生成“AI slop”（低质量 AI 输出）。演讲时长 45 分钟，目前已上传至 YouTube（链接在评论区）。

技巧 vibe coding coding agents 提示词工程

推荐理由：教你用 vibe coding 和 coding agents 干活的全流程，从想点子到防 AI 垃圾设计，全是实操干货。

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03:15

官方账号AlphaSignal@AlphaSignalAI

精选

Anthropic发布的Claude Fable 5官方提示词指南指出，过去为旧模型编写的提示词会降低Fable 5的输出质量。需要删除的要素包括：分步指令列表、"展示推理过程"（现在会触发拒绝）、剩余token倒计时、枚举边界案例列表。新增的要素包括：任务投入程度、验证子智能体、边界块、记忆文件、请求背后的原因。指南强调一个目标、上下文、边界以及验证自身工作的方式。

技巧 Claude Fable 5 Anthropic 提示词工程

事件专题

推荐理由：Anthropic官方出了Claude Fable 5的提示词指南，之前那套写法得改了。删掉分步指令和“展示推理”之类的，加上目标、边界和验证子智能体，效果更好。

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6月15日

19:30

Geek@geekbb

LLMTrim 是一款开源工具，能在发送 LLM API 请求前自动移除冗余 token，可节省最多 30% 的 token 消耗。它通过分析请求内容删除无用空格、重复提示词等，且不影响回答质量。支持 OpenAI、Anthropic 等主流 API。

技巧 LLMTrim token压缩 API成本优化

事件专题

推荐理由：想省 API 钱？试试 LLMTrim，请求前自动挤掉废话 token，能省下 30% 呢，效果一样。

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13:34

Geek@geekbb

新工作流中，Claude Fable 5 负责规划与代码评审，GPT-5.5 Codex 负责实现与调研。仓库作为持久记忆，门禁规则在代码生成前就已设定。该方法解决单模型编码时上下文退化、自评分偏误等问题。相关代码与配置已开源在 github.com/DanMcInerney 的仓库中。

技巧 Claude Fable 5 GPT-5.5 Codex 编程助手

事件专题

推荐理由：双模型协作，治编码通病

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13:02

李继刚@lijigang_com

许多AI模型在回复中喜欢说“想象一下”。目前很多Agent已支持多模态能力。可以添加一条规则：每当模型输出“想象一下”时，直接生成配图并标注信息。这样能直观呈现模型想表达的画面。该方法利用了Agent的多模态能力来增强表达效果。

技巧智能体多模态提示词工程

推荐理由：让模型边想边画

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12:34

AI Will@FinanceYF5

用户分享了一种使用Codex自动设定/goal指令的方法。Codex能为自己生成的每个子智能体自动编写目标。该方法基于Codex的自我演进能力，无需手动指定指令。视频展示了Codex自主生成子智能体目标的完整流程。

技巧 Codex 智能体自动目标

推荐理由：告别手动写目标

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11:13

elvis@omarsar0

精选

推文作者分享了一个提升Agent自主运行/goal效果的技巧：从历史会话中挖掘表现良好的目标，将这些洞察打包成自动化技能，供/goal工具复用。该方法可以解决LLM的奖励黑客行为、快速完成任务偏好等异常行为。作者已在编排器应用中构建了/goal的UI界面，并建议将这套做法作为Agent工具。

技巧 Codex LLM 提示词工程

推荐理由：学一招让Agent目标更靠谱

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11:12

Google AI Developers@googleaidevs

Google AI研究员与工程师在Kaggle推出5天Vibe Code课程。学员将学习用自然语言编写可扩展的智能体系统。课程包含一个实践性的结业项目（capstone project）。

技巧 Vibe Code Google AI Kaggle

推荐理由：Google AI的Kaggle课程，学用自然语言写代码

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11:08

orange.ai@oran_ge

精选

橙线插画 skill 是一款将长文自动生成插图的工具，作者用它为一篇7.5万字的文章制作了20张插图。Agent 会为每个场景生成2套方案供选择，最终未对任何图片进行修改。该skill已开源，下载地址在github.com/orange2ai/oran…。

技巧 Orange AI 橙线插画 skill 智能体

推荐理由：能帮长文秒变漫画，省时省力

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6月14日

16:21

Yangyi@Yangyixxxx

Ponytail插件通过YAGNI原则和检查stdlib、平台原生功能、已有依赖等步骤，让AI coding agent避免过度工程。基准测试显示代码量减少80-94%，成本降低47-77%，速度提升3-6倍。支持Hermes、Claude Code、Codex、Cursor等Agent。

技巧 Ponytail AI编程助手智能体

事件专题

推荐理由：让AI agent少写80%代码

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