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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-07
黑盒优化系列（一）：自动化提示词优化【一、绪论】
大语言模型的提示词 随着ChatGPT等大语言模型的问世，我们获取知识的方式从单一的搜索引擎如Google转变为类似ChatGPT这种通过 Q & A 方式提供的方法。 我们尝试对比一下不同提示词，对应的模型输出 ChatGPT无提示词 API： ChatGPT 3.5 Prompt： Please give a simple explanation of Transformer
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-06
量大管饱！提示词优化指南
提示词工程作为人工智能应用的核心技术，已成为提升AI对话质量和任务执行效率的关键手段。本报告基于对主流提示词工程框架、最佳实践和实际应用案例的深入分析，系统性地整理了40套常用提示词模板，涵盖基础通用、专业工作、创意内容和分析思考四大应用场景。 研究发现，优秀的提示词工程主要依靠三大核心框架：AUTOMAT框架（角色、用户、行动、输出、模式、异常、主题）、CO-STAR框架（背景、目标、风格
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-06
AI提示词优化神器Prompt Optimizer
Windows Linux MacOS系统Docker安装教程 01:27 Neko：一个神奇的浏览器！ 01:27 一分钟搭建ZFile个人云盘结合cpolar内网穿透远程使用 01:48 一键截图转代码！开源前端开发神器screenshot to code 01:36 分享一款超好用的开源画板paint board 01:33 轻松搭建个人云相册，告别存储焦虑！ 02:10
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-05
【AI】提示词优化：缩短提问长度但不降低效果的5个技巧
import java.sql.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class EmployeeDAO { // 查询员工信息并返回列表（按Java 8规范优化） public List queryEmployees() { // 初始化集合，使用Java 8钻石运算符简化 List
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-05
2.4 提示词优化
目录 写在前面 为什么要做提示词优化？ 我们在使用大模型的时候，同一任务使用不同表述的提示词，可能得到差异巨大的结果，因为模型的性能高度依赖输入提示词的质量。我们可以通过提示词优化来更高效地获取理想输出。 提示词的优化可以提升模型理解精度，优化后的提示词能更精准传达意图。 同时无效的提示词可能导致模型多次尝试或生成冗余内容。优化后提示词可减少API调用次数，降低计算成本。 大模型存在幻觉
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-04
运用AI提示词高效优化与改写文案技巧指南
# 运用提示词高效优化与改写文案技巧指南 随着人工智能技术的不断发展提示词已经成为高效优化和改写文案的有力工具。本文将详细介绍怎么样利用提示词对文案实行格式调整、软件应用以及内容优化，帮助您轻松提升文案优劣和效率。 ## 一、提示词在文案格式调整中的应用 ### 1. 优化落结构 在撰写文案时，合理的落结构可以让读者更容易理解和接受内容。利用提示词，可快速调整落结构，使文案更加清晰。 操作步骤：
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-04
250+ 全场景深度优化提示词模板，助你解锁 DeepSeek R1 终极潜力！
无论是开发者、作家、学生还是创业者，这些开箱即用的模板将节省大量时间，助你快速获得更精准的答案。 随着 DeepSeek R1 的推出，AI 助手在人们生活和工作中的能力进一步提升。从春节前夕爆火至今，DeepSeek 已在多家医院完成本地化部署；微信测试接入DeepSeek；部分地区政务系统已接入…… 但对于个人用户来说，应该如何充分发挥其潜力呢？答案就在于如何构建清晰、具体的提示词
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-03
从AI小白成为AI产品经理之路——第八章：提示词设计与优化
8.1 提示词设计的系统方法论 提示词设计是一门既需要技术又需要艺术的学科，本章将详细探讨如何系统化地设计和优化提示词，以获得最佳的AI生成内容。 8.1.1 提示词设计的目标导向框架 SMART目标设定 ：高效的提示词设计应始于明确的目标设定，可借鉴SMART原则： S pecific（具体）：明确定义期望输出的具体特征 M easurable（可衡量）：设定可量化的成功标准 A
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-03
系统提示词优化模板
系统： # Role: Prompt工程师 ## Profile:- Author: prompt-optimizer- Version: 2.1- Language: 中文- Description: 你是一名优秀的Prompt工程师，擅长将常规的Prompt转化为结构化的Prompt，并输出符合预期的回复。 ## Skills:- 了解LLM的技术原理和局限性，包括它的训练数据、构建方式等
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来源：提示词资讯 / 时间：2025-11-02
一文了解 16 种方式优化提示工程，让大模型更“懂”你
前言 预训练 、微调 和提示词工程 是大型语言模型（LLM）生成质量优化的三种关键手段，各自具有不同的特点和优势。 预训练是 LLM 发展的基石，通过在大规模无标注语料库上进行自监督学习，赋予模型通用的语言理解和生成能力。这种自然语言的通用知识为后续的微调和提示词工程奠定了坚实基础。 微调则是利用有标注的任务数据，对预训练模型进行进一步调整和优化，使其更好地适应特定的下游任务
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