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多智能体在「燃烧」Token！Anthropic 公开发现的一切 ｜ 机器之心
文章深入探讨了 Anthropic 基于 Claude 模型构建多智能体研究系统的方法和经验。核心采用“协调者-执行者”架构，主导智能体分配任务给并行运行的子智能体，以应对复杂、开放式研究问题。研究表明，token 消耗是智能体性能的关键驱动因素，多智能体系统通过并行消耗 token 显著提升了处理能力，但成本也随之增加。文章详细分享了有效的提示词工程原则（如分工、分级投入、工具设计）和评估方法（…- 0
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Veo 3.1 提示工程终极指南
本文介绍了谷歌最新的生成式视频模型 Veo 3.1，强调了其从简单生成到为创作者提供高级创意控制的转变。它突出了 Veo 3.1 的核心功能，包括高保真视频生成（720p/1080p）、可变剪辑长度、丰富的同步音频和对话以及复杂的场景理解。详细介绍了关键的高级控制，例如：改进的图像到视频动画；通过“视频素材组合”实现元素一致性；通过“首尾帧过渡”实现无缝过渡；以及对象添加/删除功能。为了有效地利用…- 0
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超越提示词设计：如何成为 AI 结对编程更好的伙伴
本文强调，有效利用像 GitHub Copilot 这样的人工智能结对编程工具，需要的不仅仅是精心设计的提示词。它解释说，Copilot 类似于人类开发人员，会“阅读”代码，并从更广泛的上下文中获益，而它通常缺乏这种上下文，因为它没有“机构知识”。作者提出了三种关键方法来提供这种关键的上下文：首先，通过添加描述性的代码注释和文档字符串，以提高 Copilot 对现有代码模式的理解；其次，通过利用自…- 0
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【早阅】逆向工程 Claude Code：学习这些 Agent 技巧
文章深度剖析了 Claude Code 代理在代码生成领域表现卓越的秘密，核心在于其高度复杂的提示工程。作者通过逆向工程其打包的 CLI 文件，并利用 Proxy Man 工具拦截与 Anthropic API 的交互请求，揭示了 Claude Code 的系统提示和工具定义是动态构建的，而非硬编码。文章详细阐述了核心代理的工作流，强调了系统提示在定义代理角色、语气、任务管理和工具使用方面的关键作…- 0
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从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
基于对 1400 多篇论文的系统综述，文章深入探讨了“Context Engineering”这一新兴概念，指出其是 Prompt Engineering 的延伸，旨在通过在有限的上下文窗口内精确构建信息，以优化大型语言模型（LLM）的行为。作者首先通过类比搜索引擎的历史，反驳了 Prompt Engineering 将被弱化的观点，并引入了 Context Engineering。文章将 LLM…- 0
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程序员的提示工程实战手册
本文面向程序员，是一份关于如何通过高效提示词（提示工程）充分利用 AI 编程助手的实战指南。文章首先阐述了提示词质量是决定 AI 输出代码和建议好坏的关键，并系统地介绍了构建高效代码提示的基础原则，包括提供充足上下文、明确目标、分解任务、利用输入/输出示例、进行角色扮演和持续迭代等。接着，文章针对代码调试、重构和新功能实现等核心开发场景，详细解析了具体的提示模式和实用技巧，并通过“糟糕提示 vs.…- 0
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3 万字长文！通俗解析大语言模型 LLM 原理
文章深度剖析了大语言模型（LLM）的演进历程与核心原理。开篇回顾了从 N-gram 到 RNN、LSTM 等统计与神经网络语言模型的发展及其局限性。随后，详细阐述了 Transformer 架构，包括其 Encoder-Decoder 结构、多头注意力机制、位置前馈网络、残差连接与层归一化，并重点介绍了其并行计算优势。文章进一步聚焦于现代 LLM 普遍采用的 Decoder-Only 架构，解释了…- 0
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提示工程
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