Cursor 负责写新功能，Copilot 负责补全，Claude 负责解释老代码。整套流程跑起来效率确实高——但也踩了不少坑。

对比你写 prompt：你大概是 “You are a helpful assistant”，然后用户问什么你都答。生产级 prompt 反过来——先告诉它不能...

不是那种跑一个Case看看输出"感觉对"的人肉验证，而是一个可以自动运行、自动打分、每次Prompt改动都跑一遍的评测集？

最近关于 Agent 自进化的讨论越来越多。今天我们来看论文《MOSS: Self-Evolution through Source-Level Rewriti...

图1：Grafana 面板显示 Prompt 优化前后的 Code Review 准确率对比

在 API 场景下，把角色和固定规则分离到 system prompt 里，user prompt 只放任务相关的输入。System prompt 就是你的模型...

它不是通用插画 prompt，也不是 PPT 信息图模板。它的核心目标是：先理解文章里的认知锚点，再把其中一个判断、流程、结构、状态或隐喻，变成一张有记忆点的 ...

Agent 工作模式天然意味着高 Token 消耗——长 system prompt + 多轮工具调用 + 大量上下文复读。本文围绕腾讯云 TokenHub 提...

Prompt Cache 是少数几个"做对一次、长期收益"的工程化动作。把 prompt_cache_key、X-Session-ID、稳定 system pr...

prompt_cache_key 和 X-Session-ID 是 TokenHub 提升 Prompt Cache 命中率的两个关键字段。前者是请求体内的逻辑...

大模型API调用费用以Token消耗量为核心计费单位，输入提示词、输出回复、上下文对话记忆均会产生Token损耗。行业实测数据显示，无规范优化的原生提示词，存在...

作者： HOS(安全风信子) 日期： 2026-05-24 主要来源平台： GitHub 摘要： Prompt 不是一次性编写的字符串，而是一个需要组合、...

Prompt Engineering 在两三年前还是非常热的关键词，现在可能也提，但是热度已经降了下来；后来我们开始谈 Context Engineering，...

因为用户不是在闲聊，他可能真的会照着做。等到财务驳回，锅不会甩给向量数据库，也不会甩给 prompt，用户只会觉得：这个 AI 不靠谱。

差距肉眼可见。前者 3 句话里至少 2 处不准确，后者每条都有信源、有限定词、有建议但不替用户做选择。

我是文科生出身，对编程一直抱有敬畏之心——那些密密麻麻的字母符号，对我来说就像外星语言。但最近，我发现了一个神奇的方法：vibe coding。这个词听起来很玄...

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已经成为将大语言模型（Large Language Model，LLM）回答...

作为一名纯文科生，我曾经以为"编程"是遥不可及的技能。那些密密麻麻的代码、复杂的逻辑、陌生的术语，让我望而却步。

OpenAI 内部的一支 3 到 7 人小团队，在短短五个月内，让 AI 生成了将近 100 万行生产级别的代码。据称全程，没有一个工程师亲手写过一行业务逻辑代...

官方定义里，skills.sh是The Open Agent Skills Ecosystem（开放的AI代理技能生态系统）。