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Prompt

整理Prompt相关的技术判断、实施方法与企业级实践,重点关注可部署性、安全性和业务价值。

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从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】

最近大家都在热议“设计循环”,而不是简单地给你的AI智能体扔一条提示词就完事。在Claude Code团队,我们将“循环”定义为AI智能体不断重复执行工作周期,直到满足某个预设的停止条件。 核心内容: 1. “循环”的明确定义及四个分类维度 2. 详解回合制循环的触发、停止与适用场景 3. 如何通过具体提示词和SKILL.md文件控制消耗与保证代码质量

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Skill 是 Agent 时代的 App

Agent时代,Skill正成为个人与企业的关键资产。本文探讨Skill如何定义Agent时代的应用生态,并揭示其背后的巨大机遇。 核心内容: 1. Agent热潮下的Skill定位与价值 2. 个人在Agent时代的机会与实战案例 3. Skill作为可迁移核心资产的未来展望

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一份可信来源,终结 Skill 管理混乱:Skill 治理最佳实践

掌握Skill治理的核心方法,告别版本混乱与手动同步,实现团队协作的高效规范。 核心内容: 1. Skill管理中的常见痛点与挑战 2. Nacos AI Registry提供的统一管理路径 3. 从本机统一到团队共享的实践步骤

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当 AI 参与需求分析,设计师在设计什么?

当AI深度参与需求分析,设计师的工作重心从生成答案转向验证逻辑与依据。本文探讨如何让AI的分析过程更透明、判断更可靠,从而真正赋能设计决策。 核心内容: 1. 设计师如何区分需求文档中的事实、假设与方案 2. AI生成“看似合理”分析的内在逻辑与潜在陷阱 3. 构建可检查、可验证的AI辅助需求分析方法论

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职业.Skill 2.0:让顶级专家团包揽你的工作

从“有哪些技能该做”到“如何判断与决策”,职业.skill 2.0为你配备一支顶尖的私人顾问团,深度赋能工作决策。 核心内容: 1. 从技能清单到专家顾问团的理念升级 2. 顾问团的构建原则:蒸馏判断力、三重验证与诚实边界 3. AI 产品顾问团的具体应用案例与效果

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Claude团队:别再逐条喂Prompt,学会给Agent设计循环

别再逐条下达指令,学会为Agent设计“工作循环”,让AI编程助手自主完成任务闭环。 核心内容: 1. 循环设计的核心定义与分类维度 2. 基于轮次与基于目标的两大循环模式详解 3. 如何通过技能文件与用量管理提升效率

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这个开源的Skill让你发送会议纪要就能生成PRD、还能自动进行需求评审

用AI帮你把会议纪要秒变专业PRD,还能自动评审,让产品经理从繁琐文档中解放。 核心内容: 1. 开源Taya Skills如何将模糊需求转化为结构化产品文档 2. 三大核心技能:产品规划、专业评审与需求评估 3. 支持中文与AI场景,成为产品经理的智能工作搭档

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Agent 怎么沉淀技能:把一个好 prompt 变成全队资产

如何让团队中的AI智能体共享最佳实践?Multica的Skills系统让好用的prompt变成可复用的团队资产,告别经验流失。 核心内容: 1. 团队AI协作中经验沉淀的痛点与挑战 2. Multica Skills系统的心智模型与两种来源 3. 关键设计:技能从云端同步到本地的实现机制

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我做了一个律师办案skill:案件接收与中转站

律师办案新技能:用AI建立案件处理中转站,从接收材料到理清事实,让法律分析更扎实。 核心内容: 1. 新案件接收的痛点与AI处理风险 2. legal-case-intake技能的核心结构与功能 3. 案件处理中转站的标准化流程与文件组织

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AI Agent 的 Skill 系统设计

结构化设计让 AI Agent 行为更可控,本文系统讲解 Skill 系统的核心设计原则与工程实践。 核心内容: 1. Skill 系统的设计理念与结构化方法 2. 在有限上下文下的高效加载与执行策略 3. 确保行为合规的测试方法与演进方向

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从 Prompt 到 Skill:专业工作流的结构升级

从长Prompt到结构化技能:如何让AI工作流更可控、更可复用。 核心内容: 1. 长Prompt的三大痛点:精确与遵循的矛盾、出错难排查、复用成本高 2. 根因剖析:流程控制缺失与领域知识无法独立维护 3. 解决方案:从“一段话”升级为结构化、可复用的“技能”

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我们做了一款招投标Skill,数据按需调用

告别传统招投标会员的束缚,我们推出按需调用的招投标Skill,让数据服务更灵活、更智能。 核心内容: 1. 传统招投标平台的痛点与我们的解决方案 2. 招投标Skill的三大核心应用场景 3. 如何利用AI与数据实现智能分析与决策

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Harness 工程之道:Skill 原理与最佳实践

Agent Skills 如何让 AI Agent 更聪明、更高效?本文从核心理念到工程实践,为你系统拆解 Skill 的运作机制与最佳路径。 核心内容: 1. Skill 产生的背景:从臃肿的 Prompt 工程到模块化能力封装 2. 核心原理:基于“渐进性披露”的三阶段加载机制 3. 工程实践:以真实项目为例讲解结构规范与触发优先级

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SkillOpt 架构拆解:把 Skill 文本当参数,用执行轨迹训练 Agent

如何让Agent的Skill文本不再失控?SkillOpt提出用执行轨迹训练文本,让Skill像模型参数一样可优化、可验证。 **核心内容:** 1. Skill维护的常见问题与失控风险 2. SkillOpt的核心机制:采样、反思、受限编辑与验证 3. Skill文本作为可优化参数的工程化价值

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重新思考研发基础设施:当 Agent 成为第一公民

从 Agent 驱动的小系统看研发基础设施的范式转移,探讨当代码变为即时生成、基础设施趋于透明时,我们该如何重构开发工具链。 核心内容: 1. 以 Agent 为核心驱动的新型系统架构案例 2. 代码即时生成与基础设施“不可见”的两大趋势观察 3. 对现有研发基础设施支撑能力的根本性质疑与未来思考

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别让 AI 写的文档误导用户:从单次 Prompt 到高可信文档工程化实践

告别AI文档的“幻觉陷阱”,一套工程化流程让每篇文档都经得起验证。 核心内容: 1. 从单点Prompt到工程化流程的转型动因与挑战 2. Rules、Skills与验证Harness构成的“铁三角”约束框架 3. 文档团队从内容编写到知识工程的角色升级

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一个测试人必备的需求分析Skill,搞定需求分析8大维度,生成用例采纳率直接拉满

掌握需求分析8大维度,从此告别脑补测试点,轻松生成高采纳率用例。 核心内容: 1. 测试需求分析的重要性与常见痛点 2. test-requirement-analysis工具的核心设计原理 3. 该工具如何系统解决分析维度缺失与需求模糊两大难题

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开源「仓颉.Skill」2.0,你现在可以蒸馏任何视频!

开源「仓颉.Skill」2.0重磅升级,现在不仅能拆书,更能一键蒸馏任何长视频干货,帮你快速提取核心方法论。 核心内容: 1. 开源「仓颉.Skill」2.0的核心功能:视频蒸馏 2. 应用场景:处理长视频、课程及播客等时效性内容 3. 技术亮点:基于美团Longcat-2.0大模型,支持超长上下文

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手写 Skill vs skill-creator:差距在哪

用 skill-creator 告别手写 Prompt 的陷阱,AI 技能从此精准触发、结构清晰、效果可测。 核心内容: 1. 手写 Prompt 的三大痛点:触发不足、结构混乱、无法验证 2. 官方工具 skill-creator 的便捷安装与创建流程 3. 工具带来的核心改进:强制触发、结构化输出与效果评估

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写 Skill 不是写 Prompt,而是给 AI 搭一条生产线

一篇关于AI Agent工程设计的深度解析,揭示Claude Code与Codex两套系统背后的“规矩”差异。 核心内容: 1. 探讨模型差异的本质:Agent工程骨架对“模型性格”的影响 2. 通过真实案例,剖析一个Bug修复背后的复杂工程问题链 3. 以公众号排版为例,展示一个完整Skill系统如何实现分层治理与权限控制