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置顶🔥ChatGPT 中文指南🔥震撼发布
一周内 GitHub 狂揽 500+ ⭐，帮助中文用户了解和使用 ChatGPT，收集了丰富的 ChatGPT 工具、应用与示例。项目持续更新，欢迎关注，欢迎 Star⭐~
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扒开国内外 AI 看看系统提示词写了啥，各家公司的定位和产品策略有意思
豆包、kimi 这些大模型系统提示词里写了啥？(一)
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现在，国产AI 也能直出高颜值名片
提示词太长，放文章里了：
mp.weixin.qq.com
灵感来源于 @一泽Eze 的社交名片生成器：
zkv549gmz8.feishu.cn
一泽Eze 的微信文章中拆解的很详细，推荐大家看看：
mp.weixin.qq.com
是借助国外的 Claude 的 Artifacts 实现的。因此国内的许多朋友就难以用上了。
并且由于 Artifacts 功能限制，添加头像比较困难，卡片样式保持也不够稳定，同时不方便导出。
为了让大家用上这么好看的名片」，江树花费二十多个小时，在「一泽Eze」和社区诸多朋友的支持下，优化了十几版设计方案，终于将这个功能通过使用 「阿里通义AI」带给大家！
用法（和“汉语新解”卡片用法一致）：
1. 打开阿里通义 AI
2. 复制提示词
3. 将你的个人介绍，个人头像的链接（用图床上传获得图片链接），个人主页的链接提供给 AI
4. 通义AI 会生成卡片代码。
5. 复制卡片代码，保存为 html 文件，然后直接打开，就可以看到生成后的图片。（或者把代码复制到 www.toolhelper.cn 这个网站显示也可）
提示词太长，放文章里了：
mp.weixin.qq.com
灵感来源于 @一泽Eze 的社交名片生成器：
zkv549gmz8.feishu.cn
一泽Eze 的微信文章中拆解的很详细，推荐大家看看：
mp.weixin.qq.com
是借助国外的 Claude 的 Artifacts 实现的。因此国内的许多朋友就难以用上了。
并且由于 Artifacts 功能限制，添加头像比较困难，卡片样式保持也不够稳定，同时不方便导出。
为了让大家用上这么好看的名片」，江树花费二十多个小时，在「一泽Eze」和社区诸多朋友的支持下，优化了十几版设计方案，终于将这个功能通过使用 「阿里通义AI」带给大家！
用法（和“汉语新解”卡片用法一致）：
1. 打开阿里通义 AI
2. 复制提示词
3. 将你的个人介绍，个人头像的链接（用图床上传获得图片链接），个人主页的链接提供给 AI
4. 通义AI 会生成卡片代码。
5. 复制卡片代码，保存为 html 文件，然后直接打开，就可以看到生成后的图片。（或者把代码复制到 www.toolhelper.cn 这个网站显示也可）
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Claude 直出 AI 简历提示词来了
不懂设计，没有审美，这是在 AI 加持下，在群友的诸多反馈建议支持下才做出来的。
受 刚哥@李继刚 的知识卡片，一泽@一泽Eze 的社交名片生成启发，从卡片 -> 名片 -> 简历，做简历是从简单到复杂外推得到的想法。
对简历内容的分析引导生成， AI 已经可以做的很好了，因此不是我核心关注的问题。
我核心关注的是 AI 的审美，写代码，指令遵循，上下文长度，语义理解等能力能不能支撑起简历生成这个任务，目前阶段我觉得最好的 Claude 就是我的试验台。
和给通义写的 html+css 的方案不同，受到上下文限制，Claude 一次写不了这么长的代码，为了压缩长度，用的 react + Tailwind CSS 方案。
直接塞代码 fewshot 的做法虽然看起来不简洁优雅，但绝对稳定。另一方面，这也不失为一种程序员眼中的工程美学。
我分享出去的提示词，大家都会惊奇，怎么效果这么稳定的好？
原因就在这，也许是工程背景出身的原因，我比较关注怎么能低成本拿到稳定精准的结果。
我一向都认为，在能完成任务的前提下，长度没必要节省。过去一年token费用已经降低了几百倍，未来只会更便宜，所以没必要太过关注提示词长度，聚焦核心目标的高效达成上就好。
这个项目目前还有很多问题：简历内容，简历导出，样式调整等等，都给使用者带来了很多的门槛，不过，都可以通过产品化解决。
AI简历这个项目的尝试，目标是让自己和大家看到AI的可能性，毕竟这只是一个探索性项目。这些问题，目前都是有解的，新一代技术的这个产品做得好的话，可以颠覆掉目前市面上同类产品。
提示词太长，放文章里了：mp.weixin.qq.com
不懂设计，没有审美，这是在 AI 加持下，在群友的诸多反馈建议支持下才做出来的。
受 刚哥@李继刚 的知识卡片，一泽@一泽Eze 的社交名片生成启发，从卡片 -> 名片 -> 简历，做简历是从简单到复杂外推得到的想法。
对简历内容的分析引导生成， AI 已经可以做的很好了，因此不是我核心关注的问题。
我核心关注的是 AI 的审美，写代码，指令遵循，上下文长度，语义理解等能力能不能支撑起简历生成这个任务，目前阶段我觉得最好的 Claude 就是我的试验台。
和给通义写的 html+css 的方案不同，受到上下文限制，Claude 一次写不了这么长的代码，为了压缩长度，用的 react + Tailwind CSS 方案。
直接塞代码 fewshot 的做法虽然看起来不简洁优雅，但绝对稳定。另一方面，这也不失为一种程序员眼中的工程美学。
我分享出去的提示词，大家都会惊奇，怎么效果这么稳定的好？
原因就在这，也许是工程背景出身的原因，我比较关注怎么能低成本拿到稳定精准的结果。
我一向都认为，在能完成任务的前提下，长度没必要节省。过去一年token费用已经降低了几百倍，未来只会更便宜，所以没必要太过关注提示词长度，聚焦核心目标的高效达成上就好。
这个项目目前还有很多问题：简历内容，简历导出，样式调整等等，都给使用者带来了很多的门槛，不过，都可以通过产品化解决。
AI简历这个项目的尝试，目标是让自己和大家看到AI的可能性，毕竟这只是一个探索性项目。这些问题，目前都是有解的，新一代技术的这个产品做得好的话，可以颠覆掉目前市面上同类产品。
提示词太长，放文章里了：mp.weixin.qq.com
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