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阿里发布视频大模型Wan 3.0公测版：支持PPT/文档直出高质量叙事视频
阿里Wan 3.0视频大模型开启公测，支持30秒连贯叙事视频生成，首创兼容PPT/Word/Excel/PDF等结构化文档输入，深度融合提示词工程与多模态理解，显著提升人像真实感、细节还原力与专业内容生成能力，加速AI视频从创意工具向生产力引擎演进。- 0
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阿里发布视频生成大模型Wan 3.0公测版：支持文档直出视频，30秒连贯叙事重塑AI内容生产力
阿里Wan 3.0视频大模型开启公测，支持30秒连贯视频生成及PPT/Word/Excel等文档直转视频，融合多模态输入与强提示词理解能力，兼顾叙事完整性与视觉真实感，推动AI视频从创意工具升级为职场生产力引擎。- 0
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Claude Opus 5 删除80%系统提示词：AI已足够聪明，人类该升级为‘首席上下文架构师’
Claude Opus 5删减超80%系统提示词且性能无损，标志AI进入自主决策新阶段。本文深度解析六大范式转变：信任式授权、接口驱动工具调用、渐进式披露、去重化指令、自动记忆及可执行参考材料，并指出人类角色应从提示词工程师升级为上下文与验收标准的设计者。- 0
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万字长文解码如何玩转 Prompt（附实践应用）
文章深入探讨了提示词工程（Prompt Engineering）这一新兴领域，强调其作为高效驾驭大型语言模型（LLM）的关键。文章首先阐释了提示词与提示词工程的基本概念，指出提示词是人机沟通的桥梁，而提示词工程是系统性的设计、测试与优化方法。接着，详细剖析了高质量提示词的四大核心构成要素：背景信息、指令、输入数据和输出指示器。随后，提出了七项黄金设计原则，包括清晰具体、赋予角色、提供示例、分解任务…- 0
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【早阅】用 Claude 编程：提示词入门
文章深入探讨了如何通过提示词工程优化大型语言模型（如 Claude）在特定任务上的表现。它强调了提示工程的迭代性，并详细介绍了构建高效提示的关键要素，包括明确的提示结构、提供任务和语气背景、利用背景细节（如 XML 标签组织固定信息）、应用小样本示例和对话历史。文章还提出了防止模型幻觉、优化推理顺序以及指定输出格式（如 JSON）的方法，以确保模型输出的准确性和可用性。通过一个汽车保险理赔的真实案…- 0
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上下文工程：为提示词注入工程学的严谨性
文章深入阐述了“上下文工程”这一新兴概念，将其定义为超越传统“提示词工程”的更宏大、系统化的方法。提示词工程侧重于措辞技巧，而上下文工程则关注构建一个完整的信息环境，包含指令、数据、示例、工具和历史记录，以帮助 AI 模型可靠地完成任务。文章详细解释了如何动态地、有组织地向 AI 模型提供高质量上下文的实用技巧，包括提供相关代码、设计文档、错误日志、数据库结构图、PR 反馈、期望示例以及明确限制等…- 0
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提示词工程
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