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提示词工程
提示词工程是引导大模型输出的指令设计技术。来分享调试策略与实战技巧，一起探索如何高效驱动 AI。
413人正在讨论，1.8万人浏览
相关圈子
AI探索站
11万名prompter正在创作
人工智能讨论组
47万名技术爱好者在研究人工智能or“智障”
JitHub程序员
39万名开发者在这里同性交友
动态
- MIT 发布了一批免费AI 课程，足以让你达到入职水平。
没有付费墙，没有废话。
精华推荐 👇
1. AI 101（AI 入门）
→ 从零开始，建立真正的直觉。
ocw.mit.edu
2. 深度学习训练营（Deep Learning Bootcamp）
introtodeeplearning.com
3. 人工智能（Artificial Intelligence）
→ 解决问题的方法论 + 机器学习基础。
ocw.mit.edu
4. 机器学习导论
→ 那些你真正会用到的
openlearninglibrary.mit.edu+6.036+1T2019/about
5. 如何 AI 化（几乎）任何事物（How to AI Almost Anything）
→ AI + 创意（音乐、艺术、系统设计）。
ocw.mit.edu
6.
。。。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法美国麻省理工发布7门免费AI课程，推荐💄 - 小红书
332 26331 - 开源一个四格漫画Skill
灵感来源于宝玉老师之前分享过的一个四格漫画
提示词：
基于主题,创作一个富有哲理的四格漫画故事。故事结构:
**第一格:问题/现状呈现**
- 场景描述
- 人物动作和表情
- 对话内容
- 旁白(点明主题)
**第二格:问题加深/冲突**
- 场景描述
- 人物动作和表情变化
- 对话内容
- 旁白(揭示困境）
**第三格:转折/觉醒**
- 场景描述
- 人物动作和表情转变
- 对话内容
- 旁白(引导思考)
**第四格:升华/智慧**
- 场景描述
- 人物动作和表情释然
- 对话内容
- 旁白(传达哲理)
- 橙色标签(核心关键词)
**故事要点:**
- 使用视觉隐喻(如:推墙与门、紧握与松手、高度与花朵等)
- 对比强烈(前三格 vs 第四格)
- 结尾升华,传达深刻哲理
- 简洁有力,不拖沓
将完整的四格故事呈现给用户确认。
使用 imageGenerate 工具生成插画。严格遵循以下提示词模板:
四格漫画,2×2方格布局(两行两列),简约线条艺术风格,商务插画风格。纯白背景,黑色线条勾勒,仅使用橙色作为重点标签的强调色,橙色使用非常克制。除木质物体可使用极少量浅棕色外,不使用灰色调。
在整个四格漫画的顶部,用黑色清晰的中文字体写上标题:"[主题名称]"。
人物风格:简化但比例协调的人物造型(非火柴人):圆形头部,极简五官(两个点表示眼睛,一条弧线表示嘴巴,简单的发型轮廓),身体有清晰的衬衫领子、袖子、裤子和鞋子细节。人物占据画面较小比例(中远景)。通过不同发型区分角色:光头、短发、中长发等。
四格布局:2行2列的方格布局,每格边框为手绘风格,线条略带自然曲线感(非完全笔直)。
风格要点:干净的线条艺术,有个性的简化人物,人物在画面中比例适当,纯白背景,仅黑色轮廓线,橙色仅用于关键标签且非常克制,极少阴影(仅木质物体可用浅棕色),手绘美学感的略不规则边框,商务休闲服装轮廓清晰。
[如果涉及品牌logo,添加:]重要:人物的胸前要显示各自的logo(简化版本,黑色线条勾勒,Claude logo使用温暖的铁锈橙色填充)
第一格(左上):[详细的场景、人物、动作、表情、对话、旁白描述]
第二格(右上):[详细的场景、人物、动作、表情、对话、旁白描述]
第三格(左下):[详细的场景、人物、动作、表情、对话、旁白描述]
第四格(右下):[详细的场景、人物、动作、表情、对话、旁白描述,强调橙色标签是整幅画中唯一的橙色元素]
**关键参数:**
- aspect_ratio: "16:9"
- quality: "medium"
- title: "[主题名称] - 四格漫画"
Skill链接：youmind.com
#AI工作流
#AI的神奇用法
#提示词工程
70 630 - 妈耶，有了 GPT image 2
历代大师成为你的专属老师
再也不怕学不进去了
提示词：
生成一张真实的大学教室照片，iPhone16质感，XX老师在教XX知识，黑板上有详细而清晰的粉笔介绍，有图形辅助理解，不需要同学
或者你也可以使用这个YouMind Skill
只需输入人名就可出图
youmind.com
欢迎在评论区交作业，让我看看你们都学了啥
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
23 42 - YouMind 创作者激励计划，才开启两天
已经有小伙伴赚到300+美刀啦
也看到涌现了非常多好的新的Skills，
大家可以在
youmind.com 里看到
也欢迎大家来参赛，
创作出属于你的第一个付费Skill
制作 YouMind Skill 见这文档：
youmind.com
#提示词工程
#AI的神奇用法
#AI工作流
17 00 - 顶级信源Skill，打破信息差
这个Skill让你知道全球最顶尖的人是怎么用AI的
大家有没有发现，
那些大V的消息怎么那么灵通
平时海量信息很多
但真正有价值的却很难挖掘
我意识到，真正有价值的信息
=在做事的人+可复用的方法论
于是我把上次的45个AI信源
加上张咋啦分享的25个Builder总结成了65个顶级AI信息源
并且让 YouMind 去抓取这65个信源里真正可复用的方法论
跑出来的效果非常好
第一条已经震惊到我
比如说 @milesdeutscher 分享的50个Claude Code不为人知的使用方法
这么干货宝藏的内容
如果没有这个Skill
我是绝对不可能刷到的
这个Skill真的完全打开了我的视野
也把它分享给大家
无论你是用来学习
还是用来Quote涨粉
都是神器
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
21 014 - 发现了一超全的个 GPT Image 2 提示词站，
已已经有 500+ 条提示词了
· 分类筛选
· AI 搜索
· 参数化模板（填几个空就能直接复用）
非常方便
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法00:278 410 - YouMind 的宝藏用户——@泛函
Bonjour 的前 CMO
即刻 1w+ 关注的大V
他最近在做两件事：帮科技行业从业者打造个人品牌，以及辅导想进入 AI 行业的年轻人求职。
在做自己的新事业的过程中，泛函基于自己之前积累多年的方法论，做了非常多对于 OPC、早期创业者、独立工作室、专业服务供应商特别有帮助 skills。
如果群里有做 IP 和运营增长相关工作的小伙伴，这是非常值得参考的第一手经验和方法论，欢迎大家安装使用👇:
个人 IP 定位咨询—泛函
youmind.com
访谈式创作—泛函
youmind.com
口播稿剪辑重排—泛函
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咨询记录整理—泛函
youmind.com
增长洞察引导式挖掘—泛函
youmind.com
泛函风格写作
youmind.com
Fancytitle给文章起吸引人的标题—泛函
youmind.com
转化漏斗文案法—泛函
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黑客松宣发推文生成器—泛函
youmind.com
课程主编—泛函
youmind.com
服务报价说明书—泛函
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#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
14 03 - 10门全球顶尖大学公司免费AI课程
🔋不花钱，不用复杂设置，只要有好奇心和一台电脑就能学起来！
💡 为什么不容错过这些免费AI课程？
• 零成本入门：课程完全免费！
• 顶尖资源：哈佛、微软、谷歌、OpenAI等巨头出品，质量有保证！
• 实用技能：从Python入门到生成式AI，再到提示工程，覆盖AI核心领域！
• 职业加分：无论你是学生、职场人还是创业者，AI技能都是你的“超能力”！
1. 哈佛大学 – Python人工智能导论
◦ www.edx.org
2. 微软 – AI初学者指南
◦ microsoft.github.io
3. 谷歌 – 生成式AI导论
◦ www.skills.google
4. DeepLearning.AI – 人人可学的生成式AI
◦ www.deeplearning.ai
5. 领英 – 生成式AI课程
◦ lnkd.in
6. 范德堡大学 – ChatGPT提示工程
◦ lnkd.in
7. OpenAI – 开发者版ChatGPT提示工程
◦ lnkd.in
8. edX – AI应用与提示工程
◦ lnkd.in
。。。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法🚀 10门全球顶尖大学公司免费AI课程 - 小红书
2 23 - 最近在逛 GitHub 的时候刷到一个项目——Hermes Agent，Nous Research 出的，目前将近一万一千颗星。
它跟我们之前用过的 Agent 有一个本质区别：它会自己给自己写技能。
什么意思？就是你让它做了一件事之后，它会把这次的处理方式提炼出来存成一个”技能”，下次遇到类似的任务直接调用，还会持续优化。用的次数越多，它积累的技能库越丰富，处理效率也越来越高。他们管这套机制叫”闭环学习”，我觉得更直白的说法就是——它在跟着你一起长进。
然后让我觉得实用的几个点：
它可以接 Telegram、Discord、WhatsApp、Slack、Signal，基本上你常用哪个平台就接哪个，手机上发条消息就能让它去干活。
支持 cron 定时任务。这对我来说挺重要的——凌晨服务器报警这种事，以前得爬起来自己处理，现在可以让它自动排查、自动修，有个叫 hermes-incident-commander 的插件就是专门干这个的。
内存很轻，五美元的 VPS 就能跑，不需要专门搞一台高配机器。
有人做了一个 hermes-life-os，每天观察你的行为规律，慢慢建立起对你这个人的模型，有点细思极恐但确实挺有用。
还有个 hermes-startup-architect，把你的创业想法直接生成一套东西出来：市场分析、财务预测、路演 PPT，我试了一下，质量比我想象的要好一些。
另外有个叫 agentskills.io 的开放标准正在成形，Claude Code、Cursor、Codex 这些都在往上面兼容——一套技能，所有 Agent 都能用，有点像 AI 圈的 npm，现在入场研究还不算晚。
整体感受是，这个项目目前还算早期，但已经有一批真正能跑起来的东西。官方文档也写得挺清楚，对着跑一个下午基本能搞定。
如果你平时有一些重复性工作流、喜欢折腾自动化，可以看看，GitHub NousResearch/hermes-agent。
#提示词工程 #AI的神奇用法 #AIGC创作大赛·爱🆘你的AI Agent 用得越多越聪明，你慌不慌 - 小红书
9 00 - 你有没有遇到过这样的情况：花了几周用AI快速做出一个产品原型，兴冲冲拿给朋友看，对方说挺酷的，但真上线后却没人愿意用？这是因为你跳过了创业中最危险的一步。在做产品之前，先验证假设。
AI极大地降低了“做出来”的难度，但这也意味着你可以在错误的方向上走得又快又远。真正值得投入时间精力的是“这个问题值不值得解决”，而不是“我怎么把这个做出来”。回答这个问题，唯一可靠的方式就是和真实用户对话。以下是一套一周内可完成的实操流程。
第一步：写出三个核心假设
使用下面的填空模板，把想法转化为陈述：
1. 痛点假设：“我假设 [目标用户] 目前有 [具体痛点]。”
2. 替代方案假设：“他们目前用 [现有方案] 处理，但感到 [具体不满]。”
3. 价值承诺假设：“如果有一个产品可以 [核心价值]，他们会愿意 [付费/每周使用3次]。”
第二步：用AI生成访谈脚本
输入：
我正在验证创业想法。我的假设是：[粘贴]。请生成30分钟用户访谈脚本：开场白、5个开放式问题（挖掘行为与痛点）、2个封闭式问题（验证假设）、结束语。附注意事项：不推销、不解释、多追问“举个例子”。
第三步：筛选招募访谈对象
目标：5人深度访谈 + 5人快速问卷。
标准（满足至少两条）：过去3个月主动搜索过相关方案；曾向他人抱怨过类似烦恼；目前在使用替代方案。
渠道：朋友圈/行业群、垂直社区、自由职业平台
第四步：执行访谈并采集数据
访谈前准备录音并征得同意。访谈中进行追问。访谈后立即转录，让AI分析：
这是访谈稿。我的假设是：[粘贴]。请提取：①痛点的频率；②现有方案及不足之处；③与假设矛盾的地方；④有没有满足用户的期望。
第五步：决策检查表
标准 通过要求
痛点共鸣 ≥3人主动描述同一个未解决痛点
支付意愿 ≥2人明确说“我愿意付X元/月”
无致命矛盾 未出现“其实也还好”“够用了”
决策：三项通过→进入MVP（只做最核心3个功能）；仅前两项通过→调整假设再访5人；第一项不通过→换痛点或用户，先不做产品。
很多人问AI能不能帮我验证想法？AI可以帮你整理一下访谈记录、提炼一些矛盾点、生成几个脚本，但它不能替你去和人完成对话。下次你想让AI帮助你做产品前可以先问自己。我的假设被验证过了吗？如果答案是否定的，你就知道该从哪里开始了。
#提示词工程 #创投好文推荐 #AI工作流
3 01 - claude 最近封号太凶了！
为了避免封号后聊天记录都找不回了，
我做了个claude 插件，
可以把对话都实时备份到本地。
再也不用担惊受怕了😎
memself.byguang.online
#ChatGPT对话大赏 #提示词工程
4 11 - Copilot到Autopilot：红杉没告诉你的三件事
一
红杉合伙人Bek说：
下一个万亿美金的公司
不是做出更好用的软件
而是直接帮你把活干完
这就是Copilot和Autopilot的区别。
Copilot卖工具 🚗
Autopilot卖结果 🎯
卖工具，你永远在和模型赛跑。
卖结果，模型每次进步都让你的服务更快、更便宜、更难被竞争。
Bek给了一个让所有人停下来算账的数字：
$1软件 = $6服务
一家公司花$1万买财务软件
花$12万雇会计完成结账
下一个传奇公司不做好用的财务软件
直接帮你把账平掉
---
二
Autopilot最佳切入点：外包
一件事如果已经外包，意味着三件事同时成立：
✅ 企业接受外部主体完成
✅ 已有现成预算项
✅ 客户已接受按结果付费
替换外包合同 = 供应商切换 ✅
替换内部岗位 = 组织架构调整 ❌
前者摩擦远小于后者。
---
三
但在中国落地，有三个具体的坑。
❶ 信任土壤不同
美国卖专业判断
中国买的是"出了问题找得到人"
❷ 定价逻辑不同
美国按结果付费有合同法支撑
中国采购要"花了多少钱"作基准
❸ 数据壁垒高
医疗/法律/合同数据高度碎片
Autopilot护城河来自专有数据
这是中国市场的硬伤
中国有在做这件事的公司。
幂律MeCheck：合同审查95%准确率，更接近Autopilot方向，但还没到按结果定价。
秘塔MetaLaw：订阅制，更偏工具逻辑。
更现实的是部分结果交付：
帮客户完成一个具体任务
而不承接整个工作流
---
四
判断一个赛道能不能做Autopilot
问三个问题：
这个行业的专业人士是不是正在变贵变少？
客户是不是已经在为"更快的XX"付溢价？
产出能不能量化到按结果收费？
三个都是Yes → 就是你的Autopilot机会
---
五
把视角拉回自己的位置
Bek真正在问的是三个问题：
① 你在卖软件，还是帮客户完成工作？
② 你的定价是按工具还是按结果？
③ 三年后客户能不能说"不用招那么多人了"？
最后一个问题最关键。
如果人力结构没变化
做的还是工具生意
不是结果的生意
---
Bek说：
AI创业最值钱的
不是让机器更好地辅助人
而是让机器把人从工作里替代出去
能想清楚这件事的人
正在建立下一个万亿美金的公司
红杉原文链接：Sequoia "Services: The New Software" — Julien Bek，2026.3.5
sequoiacap.com
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法
4 01 - OpenAI官方最新发布《OpenAI如何使用Codex/AI 编程》。
哪怕你是零基础小白、产品经理、设计师，只要把 OpenAI 内部这6 个神仙技巧融入到你的 Vibe 里面，效率直接拉满！
💡 OpenAI官方教你：如何优雅地 Vibe Coding？
1️⃣ 开启“询问模式”（Start with "Ask Mode"）
❌ 别一上来就让 AI 哐哐写一堆代码，很容易跑偏。
正确姿势：先用大白话问 AI：“我想做个番茄钟 App，你觉得架构该怎么设计？”等 AI 给出完美方案、你点头确认后，再让它动手。
2️⃣ 像写 GitHub Issue 一样写提示词
❌ 拒绝无效沟通，别只发一句“帮我写个登录页面”。
正确姿势：明确告诉 AI 文件路径、组件名字。比如：“参照【首页模块】的视觉风格，帮我在【用户中心】实现一个第三方登录功能”。给足上下文，AI 才不会胡说八道。
3️⃣ 建立你的专属AGENTS.md 文件（⭐核心神技）
💡 很多人的 AI 聊着聊着就“失忆”了？OpenAI的秘诀是在项目根目录下建一个 AGENTS.md 文本文件。
📝 把你产品的特殊业务规则、命名规范、或者是你个人的审美风格（Vibe）通通写进去。每次 AI 提笔前先读一下它，保证风格永远在线！
4️⃣ 用“Best of N”让 AI 卷起来
❌ 别只看一个生成结果。
正确姿势：让 AI 针对同一个功能一次性给出 3 个不同实现方案（N个方案），你来当阅卷老师，挑一个最优雅的，或把 A 方案的界面和B 方案的算法拼在一起！
📚 跟着这套结合了 OpenAI 规范的全新课程工序走，1周完成蜕变：
第一阶段：AI 时代产品意图课➡️ 告别死记语法！专门学怎么把脑子里的“灵感”和 OpenAI 提倡的“结构化提示词”完美融合。
第二阶段：全自动 AI Agent 工具实战➡️ 直接上手最新一代 AI 编程智能体。学着去“指挥”AI 批量改文件、自动写单元测试。
第三阶段：商业化闭环与上架 ➡️ 推广。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法🔥Vibe Coding怎么落地？OpenAI 官方教程 - 小红书
2 01 - 单月消耗 19 亿 Token！Cursor 让我一个人活成了一支 AI 团队 🚀
作为一名10年经验的资深程序员
适逢其时
赶上AI爆发大潮
越发觉得个人+AI的巨大杠杠作用
如果能将整个杠杆正确地用到软件开发AI编程上
那必然空间无限♾️
我现在
不是在写代码，是在指挥像素的流动
19 亿 Token 换来了什么？📈
• 开发周期：1 个人，两个周末，跑通全栈视频 AI 应用 MVP。
• 工作量：相当于 5 人外包团队 1 个月的高强度产出。
• 高频交互：全天候 Command + K，AI 毫秒级重构 FFmpeg 与 OpenCV 逻辑。
AI 抹平了技术门槛，剩下的只有你的想象力。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法💻Vibe Coding，单月消耗 19 亿 Token！ - 小红书
4 20 - 如果你像我一样，不会识人，
总是踩坑
那么这个［心理学识人］提示词一定要收藏
我基于这些年遇到的各种人总结的评判维度
帮助你发现身边的宝藏，避坑不靠谱的人
请基于心理学视角，对一个人进行观察和理解。不要根据单一事件下结论，而是尝试从以下多个维度去分析这个人的稳定模式。重点关注长期行为模式，而不是一次性的表现。
1. 恐惧与压力反应
观察这个人在面对压力、不确定性、失败或冲突时的反应方式。例如是否倾向回避、攻击、控制局面、取悦别人、否认问题或转移责任。这些反应通常会揭示一个人的核心不安全感以及应对威胁的方式。
2. 自尊的主要来源
分析这个人的自我价值主要建立在什么基础上，例如能力和成就、被他人喜欢、地位和权力、道德优越感、独立自主等。如果这些来源受到威胁，这个人通常会产生较强的情绪反应。
3. 核心渴望与长期动机
观察这个人长期投入精力的方向，以及他真正想要得到的东西。例如安全感、亲密关系、自由、成就、认可、控制感或影响力。长期行为往往比语言更能说明一个人的真实动机。
4. 防御机制
分析这个人在面对羞耻、焦虑或批评时常用的心理防御方式。例如否认问题、合理化自己的行为、把问题投射到别人身上、回避冲突、理想化别人或贬低别人。这些模式往往是自动化且重复出现的。
5. 情绪调节能力
观察这个人如何处理自己的情绪。例如是否能够意识到自己的情绪并逐渐调节，还是经常压抑情绪、情绪爆发、把情绪归咎于别人，或者完全逃避情绪问题。
6. 责任归因方式
当事情出现问题时，这个人如何解释原因。是否习惯把问题完全归因于环境和他人，或者全部归因于自己，还是能够比较现实地看到不同因素的作用。
7. 边界感与权力关系
观察这个人如何处理人与人之间的边界和权力关系。例如是否尊重他人的时间和空间，是否容易控制别人，是否过度讨好别人，是否能够在冲突中表达自己的立场。
8. 行为稳定性
观察这个人在不同情境中的行为是否一致。例如对强者和弱者是否表现不同，对朋友和陌生人是否完全不同。稳定性越高，越容易理解其真实人格结构。
9. 共情能力
分析这个人是否真正能够理解他人的情绪和处境，并在行为上做出调整。区分语言上的共情表达和实际行为上的共情反应。
10.现实校验能力
观察这个人对现实的感知是否准确，是否能够区分自己的想法、感受和客观事实。例如是否经常过度解读别人的意图，是否容易陷入灾难化思维，是否能够接受与自己预期不符的信息，还是倾向于扭曲事实以符合自己的信念。现实校验能力较弱的人往往难以从经验中学习和调整。
在分析时，请优先依据长期行为模式，而不是单次事件。避免简单贴标签，尽量描述行为倾向和心理机制，并指出这些模式可能在什么情境下表现得更明显。
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法14 61 - 把全球AI最有影响力的45个机构和个人整理了一个list，做成了Skill，
每天发简报给我，
有点像开了天眼的感觉
比如说OpenClaw竟然提供了免费模型！
清单
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Skill
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
26 310 - Day 9 | 机器人系的 AI 民工
昨天做了一件让我自己都有点震惊的事(Day 8 没敢说):
给文案工具加了"精品爆款样例库"。顺手还做了一版图文展示页（如图）
📌 什么意思?
普通人用 DeepSeek:
"帮我写小红书文案" → 出一股 AI 味的套路文案
用我的工具:
同样一句话 → 出的是"像真人博主写的"爆款
差距不在 AI,在"AI 看到了什么"。
📌 技术原理:
Few-shot Learning(少样本学习)。
开发者精选 10+ 条真实爆款样例,
写死在代码里,每次生成前喂给 AI 当"参考资料"。
用户开箱即用,看不到内部。
📌 为什么藏到今天才说?
昨天我还在想:
"万一别人抄走怎么办?"
今天想通了:
样例库是我持续积累的资产。
别人今天抄,3 天后我又多 10 条。
真正的护城河不是代码,是"每天更新"。
📌 意识到的事:
AI 工具赛道,99% 的人在"调模型",
1% 的人在"养数据"。
数据才是真正的壁垒。
Day 9/365 · 藏不住了,告诉你们。
(附:工具内部结构截图)
#AI #副业 #独立开发 #提示词工程 #AIGC
1 00 - 很多人写 Skill 写完没用，AI 执行一半就跑偏——
不是 AI 不行，是 Skill 没写清楚。
一个好的 Skill，本质上就是一份让 AI 看懂的工作说明书，它需要回答清楚5件事👇
WHEN 什么时候触发
WHAT 要输出什么结果
HOW 一步步怎么执行
REFERENCE 给正例和反例
LIMITS 什么情况不处理
写清楚这5件事，Agent 才知道：什么时候调用、做到什么程度、按什么规则执行。
公式就是：
定场景 + 立目标 + 理规则 + 给示例 + 划边界
你现在的 Skill 能对上几条？
#Claude Code Skill #AI工作流 #agent #提示词工程 #ClaudeCode #skill #ai的skill是什么
1 00 - #提示词工程 开麦🎤动嘴长篇大论说自己天马行空的想法，机器人整理方案写prompt，按照提前搭建的工作流跑一下成片。效果还不错😌经过训练的ai写prompt厉害的地方在于及其精准详细，词汇量超大，描述一幅画面事无巨细...动辄500-1000词的promot我要是自己写大概要反复打磨2、3，现在几十秒就搞定👌
7 00 - 发现一个质量超高的内容Skills集合站
都是非常实用日常做内容能用得上的Skills
和那些没有经过筛选的库完全不同
这个库分为学习/写作/图片/PPT/网页等
都可以找到非常多不错的Skill和提示词
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
15 18 - 美国斯坦福大学免费课程：CS146S: The Modern Software Developer（现代软件开发人员） 。
1. 核心使命与目标
探讨生成式 AI（如大语言模型 LLM）如何改变传统的软件开发生命周期。核心理念：
• 范式转移： 软件开发已从“从零开始编写代码”演变为“计划 -> AI生成 -> 修改 -> 重复”的迭代工作流。
• 效率提升： 教导学生如何利用 AI 工具实现 10 倍的生产力提升。
• 民主化： 证明现代 AI 工具能降低编程门槛，让更多人参与软件工程。
• 实战导向： 通过与行业先锋交流，掌握最前沿的 AI 辅助开发技术。
2. 课程内容与服务
课程分10 周，涵盖了AI 辅助开发的各方面：
• AI 基础与提示工程： 如何有效地与 LLM 沟通。
• 编码智能体： 学习智能体架构、工具调用及 MCP协议。
• AI IDE 与终端： 深入使用 Cursor、Claude Code、Warp 等现代开发工具。
• 测试与安全： 利用 AI 进行自动化测试、安全漏洞检测及代码审查。
• 端到端构建： 快速原型设计、UI 自动化构建以及部署后的 AI 运维（AIOps）。
3. 费用与准入
• 性质： 这是一门大学学分课程（3 Units），而非商业服务。
• 费用： 对于斯坦福学生，包含在学费内；网站本身提供免费的资源链接、幻灯片和阅读材料。
• 旁听： 网站提到接受斯坦福学生和教职员工的旁听申请，但不提供作业批改或项目指导。
4. 团队背景
• 讲师： Mihail Eric（前 Amazon AI 科学家）。
• 助教： Febie Lin, Brent Ju。
• 嘉宾阵容： 包括来自 Cognition (Devin 的创造者)、Anthropic、Warp、Vercel 等顶尖 AI 原生公司的 CEO 和负责人。
无论你是否有开发经验，这个课程都是了解当前 AI 编程趋势极佳的免费资源库。
#提示词工程 #AI工作流美国斯坦福大学免费课程：现代软件开发人员 - 小红书
5 03 - Claude Code源码开源解读，保姆级学习笔记
卡片1：整体架构总览（核心框架）
架构定位：TypeScript 开发的生产级 AI Agent 客户端，聚焦 CLI 交互，适配 Claude 大模型的工具调用与任务管理。
核心分层（从下到上）：
- 基础层：环境配置、权限校验、日志系统（支撑全流程运行）
- 核心层：REPL 启动器、QueryEngine（对话核心）、工具注册中心
- 功能层：Slash 命令系统、任务管理、状态管理、未公开功能模块
- 安全层：Undercover Mode（防逆向）、敏感信息过滤、权限控制
学习要点：掌握“分层解耦”设计，理清各层依赖，理解 CLI 客户端与 Claude 大模型的通信逻辑。
---
卡片2：核心模块——REPL 启动与 QueryEngine
模块作用：客户端入口与对话核心，是 Claude Code 与用户交互、调用大模型的核心枢纽。
REPL 启动器核心功能：
- 初始化环境，加载配置文件与环境变量
- 启动命令行交互界面，处理用户输入（命令/对话）
- 衔接 QueryEngine，传递请求并接收返回结果
QueryEngine 核心功能：
- 解析用户输入（区分对话、Slash 命令、工具调用）
- 与 Claude 大模型 API 通信，处理请求与返回
- 实现上下文管理、对话历史缓存与压缩
学习要点：调试 REPL 启动流程，理解请求分发逻辑，掌握上下文压缩实现方式。
---
卡片3：核心模块——工具注册与 Slash 命令系统
模块作用：实现 AI Agent 工具调用能力，支持 Claude 调用外部工具完成复杂任务。
工具注册中心：
- 统一管理工具的注册、注销与调用权限
- 定义工具调用协议（参数、返回格式、错误处理）
- 支持自定义工具扩展，适配多场景需求
Slash 命令系统：
- 提供快捷命令（如 /help、/clear、/tool 等）
- 解析命令参数，分发至对应工具/功能模块
- 含 35+ 编译时功能标志，控制命令开关与功能展示
学习要点：掌握工具注册设计模式，理解命令解析分发流程，尝试自定义简单工具。
---
卡片4：核心模块——状态管理与持久化
模块作用：维护客户端运行状态、对话历史及未公开功能数据，保障体验连贯性。
核心功能：
- 多层状态管理：全局状态（环境配置）、会话状态（当前对话）、工具状态（调用记录）
- 持久化机制：本地存储对话历史、用户配置、未完成任务
- 支撑隐藏功能：Kairos 永久记忆、Ultraplans 云端规划的数据读写
学习要点：分析状态分层与更新逻辑，理解持久化的存储格式与读取流程。
---
卡片5：安全模块——Undercover Mode 与权限控制
模块作用：保障客户端安全，防止逆向工程与未授权访问，契合 Anthropic“安全 AI”定位。
Undercover Mode（防逆向子系统）：
- 实现代码混淆、反调试，防止源码逆向分析
- 隐藏敏感代码，保护核心逻辑不泄露
权限控制：
- 区分用户权限（普通/管理员），限制敏感命令与工具调用
- 校验 API 密钥，防止未授权访问 Claude 大模型
学习要点：了解防逆向基础实现，掌握权限控制核心，思考生产级安全防护要点。
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卡片6：隐藏功能与未公开特性（学习拓展点）
核心未公开功能：
- 虚拟宠物 Buddy：交互类功能，提升用户粘性与状态反馈
- Kairos 永久记忆：突破上下文限制，实现长期对话记忆
- Ultraplans 云端规划：复杂任务的云端拆解与调度
关键拓展信息：
- 120+ 未公开环境变量：暴露产品迭代路线与功能开关
- 系统提示词模板：可借鉴 AI Agent 与大模型的交互话术设计
学习要点：挖掘隐藏功能代码，理解产品迭代思路，借鉴话术与功能设计逻辑。
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卡片7：整体学习重点与路线
基础学习（1-2天）：搭建本地运行环境，梳理代码目录与模块依赖。
- 启动 Claude Code CLI 客户端
- 理解各模块作用与依赖关系
核心学习（3-5天）：深入核心模块，掌握核心实现逻辑。
- 分析 REPL 启动器与 QueryEngine 核心代码
- 掌握工具注册与 Slash 命令实现逻辑
- 理解状态管理与持久化核心机制
拓展学习（1周+）：实践应用，借鉴源码优化自身项目。
- 挖掘隐藏功能，借鉴产品设计思路
- 分析安全模块，应用于自身项目防护
- 基于源码扩展自定义工具，实践 AI Agent 工程化
注意事项：源码仅为 CLI 客户端代码，不包含 Claude 大模型核心权重，重点学习工程化实现而非模型本身。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法🆘Claude Code源码开源解读，保姆级学习笔记 - 小红书
2 00 - #提示词工程 与 AI 对话 3 年，我提炼出 3 个字母：CRC
3 年，1000+ 轮深度对话，从人机协作的极限实验中，我总结出一套强制清晰的提示词方法论。
今天公开：CRC 提示词框架
C - Concreteness 具体性 拒绝"分析一下" → 强制"坐标/数字/时间/感官"
R - Relevance 相关性 剔除通用知识 → 只保留与当前任务强绑定的信息
C - Constraint 约束（含 Check 自检） 明确 AI 不做什么 → 比让它做什么更重要
后续我会把详细文档开源，欢迎大家交流。1 00 - YouMind Skills 挑战赛，3月13日内容推荐🎉：
「小红书图文生成器 2.0」Skill
爆火的小红书图文生成器达到 2.0 版本啦！让你的小红书内容创作更出彩！
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「芒格式多维验证引擎 v3.0」Skill
运用查理·芒格的“思维格栅”进行跨学科批判性验证，让你的思考更全面、决策更靠谱！
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输入文案，即可得到一个很精美的插画风图片，让你的内容瞬间提升视觉吸引力！
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8 02 - YouMind Skills 挑战赛，3.16优秀内容推荐🎉：
AI 内容创作提效全流程
实战 1 年，我用 AI 把内容创作效率提高 10 倍！从零基础到高效产出，这个教程手把手教你搭建完整的内容创作工作流！
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可以一键将自己的文章直接转换成 6 - 12 张的漫画，超级好用，还能保证角色的一致性，关键是漫画是以文章观点故事的形式展示的，具有连续性和逻辑性，把文章中的观点都串起来了。非常适合创作漫画公众号和文章
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「YouMind 智能记账助手Pro」Skill
不用下载APP！在YouMind里记账，还有可视化仪表盘
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5 00 - 🎉 YouMind Skill 上线 ClawHub 啦！
各位 OpenClaw 用户，现在可以一键安装 YouMind skill，让你的 AI agent 直接和 YouMind board 对话了！
一行命令安装：
clawhub install youmind
主要功能：
📚 直接查询 YouMind board 里的内容
🔗 把链接/网页保存到 board
🗂 管理你的 board 库
🔐 持久化登录，不用每次重新认证
兼容所有主流 AI Agent：OpenClaw、Claude Code、Codex 都能用
ClawHub：clawhub.ai
GitHub：github.com
欢迎大家来体验、找 bug、提 feature 🙌
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#AI的神奇用法18 103 - YouMind Skills 挑战赛，3月5日优秀内容推荐：
「城市地标立体地图」Skill
想把家乡的地标画成一张好看的立体地图？输入城市名，Skill 自动搜索地标、生成专属立体地图，懒人也能一键搞定
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「演讲精华总结 + 漫画」Skill
参加了一场演讲，想快速留住精华？输入录音转文字稿和照片，Skill 自动生成演讲总结和配套漫画，记录和分享都方便！
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「一键生成拜年小视频」Skill
上传自己的照片，Skill 帮你定制小视频，有设计感、发给谁都惊喜！
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7 21 - YouMind Skills 挑战赛，今日优秀内容推荐：
「小红书爆款笔记复刻」Skill
想做小红书但不知道怎么写？这个 Skill 只需三步：导入爆款→输入选题→输出笔记，帮你写出符合爆款逻辑、没有 AI 味儿的笔记，任何赛道都能用！
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这个 Skill 帮你把普通简历变成 HR 眼中的亮点简历，针对岗位一键优化，让你的经历更突出、更匹配！
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「人生 OS：每日签到 & 周复盘」Skill
罗振宇和马伯庸都在写的日记，这个 Skill 帮你用最低摩擦力记录每天碎碎念，周末自动生成能量曲线、深度复盘，越记越清醒！
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#AI的神奇用法9 02 - 17 21
- 今天联合WaytoAGI直播用到的所有Skills 大家一直期待的X长文转小红书生成器也在里面了！
字幕提取
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Nicole风格推文写作
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爆款检测
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小红书爆款图文生成器
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转口播稿
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商业公众号全流程
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长文转视频口播稿
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X长文转小红书图文生成器
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Reddit 每日增长与内容创作热帖
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17 99 - #提示词工程
做自媒体2年，今天把一直在用的AI提示词整理成了工具网站，免费开放。
三个免费工具：标题生成器 / 脚本框架 / 封面文案
一份付费手册：90条专门为自媒体设计的中文提示词，¥29.9
不是那种"帮我写文章"的废话提示词，是能真正拆解创作流程的那种。
→ wtqosquzv9.space.minimax.io0 10 - 我的帖子被宝玉大佬和Panda大佬转发啦😆超开心🎉
原po内容：
爆款小红书手写笔记封面2.0版本😆
增添了小插画和划线高亮
更有趣味 可读性也更高
提示词：
在这个内容基础上制作手写风格的学习笔记。使用学生手写字体，背景为横线纸。关键术语用黄色荧光笔标记，日期用红色圆圈圈出。添加涂鸦来帮助解释概念。页面尺寸为 A4。
YouMind Shortcut一键安装使用
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18 56 - 前沿热点必看：字节跳动的反击战——全面解剖Seedance2.0
文 ｜硅基流 Silicon Flow
在OpenAI的Sora依然对公众紧闭大门的当下，中国的视频生成领域早已从PPT概念进入了贴身肉搏的实战阶段。
如果说快手的可灵AI是2024年的一匹黑马，那么字节跳动旗下的即梦AI（Jimeng AI）及其背后的S2.0（Seaweed）与P2.0（PixelDance）模型，则代表了这家算法巨头最正统、最厚重的反击。今天，我们不谈参数堆砌，而是用行业的视角，拆解即梦AI 2.0版本的技术骨架、生态野心与未来局限。
一、 技术的双核：画家与导演的博弈
要理解即梦AI 2.0，首先要理解字节跳动独特的“双模型”策略。不同于Sora或可灵试图用一个模型解决所有问题，即梦巧妙地将能力拆解为Seaweed（S系列）与PixelDance（P系列）两部分，这恰似电影制作中的美术指导与执行导演。
S2.0模型（Seaweed）是极致的视觉美学追求者。它的核心创新在于对光影、材质和构图的极端控制力。在实际测评中，无论是微距镜头下昆虫的绒毛，还是赛博朋克城市的光影反射，Seaweed都能提供电影级的渲染质感。它支持5秒至30秒的生成，更擅长处理环境空镜和高保真的商品展示。在这个维度上，它的护城河是真实感的渲染引擎，直接服务于电商和广告行业对画质的苛刻要求。
而P2.0模型（PixelDance）则是这一代更新的真正杀手锏。它解决了一个困扰AI视频已久的痛点——多镜头的一致性叙事。以往的AI视频，镜头一转，主角的衣服可能就换了，甚至长相也变了。但PixelDance基于DiT（Diffusion Transformer）架构，能够在一个视频中实现包含全景、中景、特写等多个镜头的平滑切换，且保持角色ID（身份特征）的高度一致。这意味着，AI开始从生成动图向生成剧情迈进。它允许用户通过复杂的提示词控制运镜（如推拉摇移），甚至指定动作的起始与结束帧，这种语义级的导演能力，构成了即梦AI在叙事类内容上的核心竞争力。
二、 竞技的维度：与可灵、Sora的错位战争
当我们把视线拉高，对比市场上的其他玩家，会发现即梦AI的战略定位非常清晰。
与Sora相比，即梦AI最大的优势在于可触达性与生态落地。Sora至今仍是悬在头顶的达摩克利斯之剑，代表着物理规律模拟的最高水准；而即梦AI已经通过字节跳动的剪映（CapCut）生态，走进了千万创作者的手机里。Sora是实验室里的核武器，即梦则是战场上的突击步枪。
与国内最大的竞争对手可灵AI（Kling）相比，两者的气质截然不同。可灵AI像是一个野蛮生长的天才，在大幅度动作生成和物理反馈（如吞咽、形变）上往往能给出令人惊叹的动态效果，但在画面的精致度和可控性上偶尔显得狂野。即梦AI则更像是科班出身的工程师，它在动态幅度上或许不如可灵激进，但在画面的稳定性、提示词的精准遵循度（Prompt Adherence）以及与后期剪辑流的结合上，展现出了字节跳动一贯的工程化优势。简而言之，可灵适合不仅要动，还要大动的创意脑洞；即梦适合需要稳、需要美、需要落地的商业交付。
三、 局限与冷思考：物理幻觉与算力悖论
然而，作为严谨的观察者，我们必须指出即梦AI 2.0目前的局限。
首先是物理世界的幻觉依然存在。尽管PixelDance在镜头切换上表现出色，但在处理复杂的物理交互（如手部动作、液体飞溅、复杂的物体碰撞）时，依然会出现反直觉的穿模或扭曲。AI依然是在模仿像素的流动，而非真正理解物理定律。
其次是算力成本与生成效率的博弈。追求高一致性和多镜头叙事，意味着推理成本的指数级上升。目前的S2.0 Pro和P2.0 Pro模型在生成速度上相较于轻量级模型有明显延迟，且对提示词的依赖度极高。对于普通用户而言，“抽卡”失败的时间成本和金钱成本依然是进入门槛。
四、 未来走向预测：从工具到工作流
展望未来，即梦AI的意义绝不仅仅是多了一个生成视频的工具。字节跳动的野心在于重构内容生产的工作流。
我们预测，即梦AI的下一步演进将不再局限于模型参数的内卷，而是向3D资产化和交互式导演发展。未来的P系列模型可能会允许用户直接在画面中拖拽物体来定义运动轨迹（这一功能在部分版本已初见端倪），甚至直接生成可编辑的3D工程文件。
对于创作者而言，即梦AI 2.0的出现标志着AI视频从看个乐子的玩具时代，正式跨入了干点正事的工具时代。它也许不是最完美的物理模拟器，但它是目前最接近商业化落地的视频生产力引擎。
在这场光影的战争中，字节跳动赌的不是单一模型的胜负，而是谁能最先让AI成为剪辑轨道上那个不可或缺的片段。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法
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