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1️⃣ 个人公众号：一泽Eze（内含联系方式）
2️⃣ 公开知识库&个人说明书：link.eze.is
💎 一些值得读的内容：
Prompt 必备技巧，巧用连续对话让 AI 自动生成提示词：mp.weixin.qq.com
尤其对生成内容，有比较强的固定模板、文风、格式要求。
对于Claude系统提示词的细致拆解分析：mp.weixin.qq.com
非常有利于理解提示词是如何起效的
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Prompt 必备技巧，巧用连续对话让 AI 自动生成提示词：mp.weixin.qq.com
尤其对生成内容，有比较强的固定模板、文风、格式要求。
对于Claude系统提示词的细致拆解分析：mp.weixin.qq.com
非常有利于理解提示词是如何起效的
21 07
33 03
在北京逛吃，发现要打卡的店基本都是连锁做本地人生意的，这点就很棒，都很平价，不宰客
四季民福（烤鸭的鸭子味较别处更香）
尹三豆汁（不好吃，像某种酸过头的菜汤，北京人怎么会喜欢喝这个？）
紫光阁奶皮子酸奶（6 个只需要 40，确实很醇厚香甜；换杭州估计得 1 个 15 元）
方砖厂炸酱面（明天吃，今天吃不动了）
护国寺小吃（豌豆黄的清香很浓郁，焦圈有点像脆麻花和油条）
四季民福（烤鸭的鸭子味较别处更香）
尹三豆汁（不好吃，像某种酸过头的菜汤，北京人怎么会喜欢喝这个？）
紫光阁奶皮子酸奶（6 个只需要 40，确实很醇厚香甜；换杭州估计得 1 个 15 元）
方砖厂炸酱面（明天吃，今天吃不动了）
护国寺小吃（豌豆黄的清香很浓郁，焦圈有点像脆麻花和油条）
13 80
🤨 神级 Prompt 其实没那么神（刚好算是个合适的话题，蹭蹭热度哈哈）
早上看到卡兹克写的《17 岁高中生写了个神级 Prompt》，说是 claude 用了后，甚至能像素级复刻 Flappy Bird（视觉效果简直无敌），心想还能这样？
——————
💬 我也对比测试了，先说结论：
1. 不少人觉得“神”，其实是 Claude 3.5 sonnet new 神。全球顶级大模型，你不用这段 Prompt 依然也可以生成神级回复
2. 我没法用“神” prompt 复刻出像素级高仿的 flappy bird，神 Prompt 吹的有点过了
👉 你可以再想想，用了以后感觉生成质量好了，到底是：
1. 你对生成结果本身没有预期，对此本身就不了解，只是玩玩而已？
2. 你没用过几次 claude 3.5 sonnet new ，所以不知道裸 claude 本身就已经这么强了？
❓要不，选些你所专业的领域任务，先想好你要什么结果，再试试呢？
🔬以下是我的测试结果：
P1 是文中的宣传效果，P2 是我神 Prompt 实际测试效果，P3 是不用神 Prompt 的直接提示效果
事实证明，不需要额外提示词，Claude 已经足以完美实现游戏机制的复刻。但对复杂视觉元素的设计，不是一段提示词能解决的。
文章应该是进行了选择性宣传。实际想实现这个效果，大概率是需要单独把设计资源链接告诉 AI，让它进行引用的。
——————
不过，对于普通用户来说，如果把这个 prompt 预置在 chatbot 中，确实能在简单场景中是可以用更少的 input ，获得更“好”更长的输出，主要适合：
1. 在用户不熟悉的领域给予思考启发
2. 帮助用户做一些没那么高标准要求的事情
不过说实话，这种场景下，你让 AI “针对 xx，再 step by step 反思优化一下”，也能满足预期了
——————
鼓励大模型进行 CoT 思考确实能获得不一样的输出效果，这是一个很实用的技巧。但目前不存在能够让大模型成为全能专家的通用型 CoT 提示。
如果说，“我觉得这 Prompt 真是神了”，大概率是因为用户本身也不熟悉该任务领域，对生成的结果没有自己的高预期标准。
早上看到卡兹克写的《17 岁高中生写了个神级 Prompt》，说是 claude 用了后，甚至能像素级复刻 Flappy Bird（视觉效果简直无敌），心想还能这样？
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💬 我也对比测试了，先说结论：
1. 不少人觉得“神”，其实是 Claude 3.5 sonnet new 神。全球顶级大模型，你不用这段 Prompt 依然也可以生成神级回复
2. 我没法用“神” prompt 复刻出像素级高仿的 flappy bird，神 Prompt 吹的有点过了
👉 你可以再想想，用了以后感觉生成质量好了，到底是：
1. 你对生成结果本身没有预期，对此本身就不了解，只是玩玩而已？
2. 你没用过几次 claude 3.5 sonnet new ，所以不知道裸 claude 本身就已经这么强了？
❓要不，选些你所专业的领域任务，先想好你要什么结果，再试试呢？
🔬以下是我的测试结果：
P1 是文中的宣传效果，P2 是我神 Prompt 实际测试效果，P3 是不用神 Prompt 的直接提示效果
事实证明，不需要额外提示词，Claude 已经足以完美实现游戏机制的复刻。但对复杂视觉元素的设计，不是一段提示词能解决的。
文章应该是进行了选择性宣传。实际想实现这个效果，大概率是需要单独把设计资源链接告诉 AI，让它进行引用的。
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不过，对于普通用户来说，如果把这个 prompt 预置在 chatbot 中，确实能在简单场景中是可以用更少的 input ，获得更“好”更长的输出，主要适合：
1. 在用户不熟悉的领域给予思考启发
2. 帮助用户做一些没那么高标准要求的事情
不过说实话，这种场景下，你让 AI “针对 xx，再 step by step 反思优化一下”，也能满足预期了
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鼓励大模型进行 CoT 思考确实能获得不一样的输出效果，这是一个很实用的技巧。但目前不存在能够让大模型成为全能专家的通用型 CoT 提示。
如果说，“我觉得这 Prompt 真是神了”，大概率是因为用户本身也不熟悉该任务领域，对生成的结果没有自己的高预期标准。
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知识管理的核心，归根结底只在于：持续整理并记录思想，让思考变得深刻、完善，确保在需要时能够有效检索和回忆。
闪念卡片（及时记录）与沉思录（高级反思）是思维的快照。
在此之上，可再度精选、演进为个人专业知识的内容板块
闪念卡片（及时记录）与沉思录（高级反思）是思维的快照。
在此之上，可再度精选、演进为个人专业知识的内容板块
18 02
❓【今日提问】科技适应度低的用户（比如父母）真能用明白/敢用 AutoGLM 吗
感觉 AutoGLM 是纯 YY 。对比 AutoGLM 和 Agent，感觉 phone use 只是过渡形态，是对新时代技术和老时代产品进行缝合。
（对 Agent 价值的观点可见原文，难点在 API 开放）
AutoGLM 落地难度最小，但对用户来说，在手机场景里价值不大
比如：决策网购、周末去哪玩，这种复杂的人类决策占使用手机的场景更多
Phone use 不能实质代替人类解决思考问题。有点像小爱音箱对米家设备的代操作（价值在于你腾不出手的时候帮你一把）
但手机场景，还是以人类信息消费、决策居多
（Compute use 可能还有批处理价值，但手机场景里没有那么多批处理的需求）
感觉 AutoGLM 是纯 YY 。对比 AutoGLM 和 Agent，感觉 phone use 只是过渡形态，是对新时代技术和老时代产品进行缝合。
（对 Agent 价值的观点可见原文，难点在 API 开放）
AutoGLM 落地难度最小，但对用户来说，在手机场景里价值不大
比如：决策网购、周末去哪玩，这种复杂的人类决策占使用手机的场景更多
Phone use 不能实质代替人类解决思考问题。有点像小爱音箱对米家设备的代操作（价值在于你腾不出手的时候帮你一把）
但手机场景，还是以人类信息消费、决策居多
（Compute use 可能还有批处理价值，但手机场景里没有那么多批处理的需求）
一泽Eze: 💎 搓完支付宝智能体，我看到的人机交互新未来 💡 AI Agent 不仅是用户侧的体验变革，更是对优秀 Agent 开发者的必然要求与全新机遇。 🔗 详细分析：https://mp.weixin.qq.com/s/VojChJGaGHP8OrswGNZ7iA ➡️ 第一次写观点文，非常希望大家点赞、转发支持～ 我总结了三大核心价值： 1️⃣ 意图理解：从"用户适应系统"到"系统理解用户" 2️⃣ 整合决策：打破信息孤岛，简化用户决策链路 3️⃣ 一站式服务：一次性解决同场景的连续需求 而本地生活服务领域，非常能体现 Agent 价值： 1. 一次外出用餐可能涉及查店、订位、导航、点餐、支付、评价等多个环节； 2. 一次旅行计划可能需要机票、酒店、景点、用餐等诸多安排。 “让复杂的事情变简单”，正是 AI Agent 开发者的使命所在。 #AI工作流
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原来酒店早餐的蛋糕小方，也是预制菜
4毛一颗
这个 up 真挺有意思，是我的睡前读物
4毛一颗
这个 up 真挺有意思，是我的睡前读物
自助餐里的甜点能吃回本吗？_哔哩哔哩_bilibili
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