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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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