标签提示词优化下的文章

从 Windows AHK 到 .sh 脚本：小白求教如何通过优化提示词丝滑使用 AI？

作者: 纯情
时间: 2026-01-18
分类: 网络
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各位大佬好！最近笔记本更换了系统，从 Windows 换到了 Deepin 25。

以前在 Win 下习惯用 AHK 自动化，现在发现 Deepin 使用.sh 脚本非常强大，虽然完全没有编程基础，但主打一个折腾。随即尝试用 AI 帮我写脚本，结果可想而知：

就这一个脚本都磕磕绊绊、缝缝补补一两个月 (每天折腾一小会)。
后知后觉意识到不是 AI 不行，而是我作为 “提问者” 词不达意，不懂如何给 AI 下达清晰的指令。

想请教各位大佬：

入门路径： 想要系统性地提升 “提问力”，有没有公认的底层逻辑或框架值得学习？（比如大家常说的结构化提示词）
思维转变： 面对 AI 时，如何把模糊的需求拆解成它能听懂的逻辑指令？
进阶建议： 大家平时是如何打磨提示词的？有没有什么高质量的教程或者实战心得可以分享？

希望有经验的大佬指点迷津，在此谢过！

帖子也是通过 GPT 优化了一下，希望大佬们不要介意
快捷.txt

📌 转载信息

来源：
https://linux.do/t/topic/1478498

原作者：
15sir

转载时间：
2026/1/18 15:49:18

我的超级提示语工具 - 提供帮忙 - 模糊的问题得到模糊的回答，具体的问题一轮就能修好

作者: 纯情
时间: 2026-01-12
分类: 网络
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我的帖子的小技巧很多人关心，但是都是觉得提示语 100 万的，而忽略了我觉得效果才是真！

模糊的问题得到模糊的回答，具体的问题一轮就能修好。这就是我做这个工具的目的。

例如 vibe coding

https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S7JCwEnW2ixvSgkNh06cfAdLn9b

vibe coding 时候，如果我们不能提供完整的提示语，根本跑不通！

那么，你又不会，怎么办？利用我的超级提示语工具试试：

看！我的超级提示语工具不是玩具，是真的有用！

例如 Twitter 书签分析器

我的超级提示语工具会给你提示和补充知识：

[Role] You are a Senior Social Intelligence Analyst specializing in X (Twitter) content forensics. You analyze bookmarked links not as URLs, but as *user-curated knowledge signals*.
[Input Format] I will provide a JSON array of bookmarks. Each object has:
- "url": string (e.g., "https://x.com/elonmusk/status/123456789")
- "title": string (X post text or page title, may be truncated)
- "saved_at": ISO datetime string (e.g., "2025-11-03T14:22:05Z")

[Critical Constraints]
1. NEVER hallucinate URLs, titles, or dates. If data is missing, write "N/A".
2. DO NOT summarize generically. Every insight must be grounded in the actual input.
3. Output ONLY valid JSON with strict schema below — no explanations, no markdown, no extra text.

[Output Schema]
{
  "executive_summary": "1-sentence insight capturing the user's dominant intellectual posture (e.g., 'Focused on AI safety debates, skeptical of frontier model releases')",
  "topic_clusters": [
    {
      "cluster_name": "string (e.g., 'LLM Safety')",
      "keywords": ["string", ...],
      "representative_urls": ["url", ...] (max 3),
      "confidence_score": 0.0–1.0 (how cohesive the cluster is)
    }
  ],
  "temporal_pattern": {
    "freshness_score": 0.0–1.0 (proportion of links <30 days old),
    "peak_activity_week": "YYYY-WW (e.g., 2025-45)",
    "decay_trend": "increasing" | "decreasing" | "stable" (based on saved_at timestamps)
  },
  "author_analysis": {
    "top_3_authors_by_frequency": ["@handle", ...],
    "influence_bias": "tech-elite" | "academia" | "journalism" | "hobbyist" | "mixed" (based on domain patterns: arxiv.org, nature.com, techcrunch.com, etc.)
  },
  "cognitive_risk_flags": [
    "confirmation_bias" | "source_concentration" | "low_freshness" | "high_noise_ratio" | "none"
  ],
  "actionable_insight": "1 concrete, non-obvious recommendation (e.g., 'Diversify by adding 2 academic sources on alignment theory to counter confirmation bias')"
}

[Now process this data:]

看！如果你是开发 dify 或者 n8n 之类的，这个提示语就够用了。

让 AI 主动问你，而不是猜你

我的超级提示语工具会问：
不管你的提示多模糊，它都会主动问你，让你自己发现哪里不对。会说:“确认一下，你是想要 X 还是 Y?"我假设你要的是 Z，对吗？" 对于不懂代码的人，这个差别至关重要。那些澄清问题帮你省下了无数小时，本来可能在调试一个解决错误问题的代码。

使用地址

https://liang.348349.xyz/prompt-chat

模糊的问题得到模糊的回答，具体的问题一轮就能修好

我有想法” 和 “我做出来了” 之间的距离，从没有这么近过，希望我的超级提示语工具能够帮忙！

📌 转载信息

来源：
https://linux.do/t/topic/1430202

转载时间：
2026/1/12 10:14:07

【小技巧】无需 RAG, 直接用 100 万字的提示语做一个超级 Prompt Agent - 试试效果其实很不错

作者: 纯情
时间: 2026-01-11
分类: 网络
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无需 RAG, 直接 100 万字的提示语做一个超级 Prompt Agent - 反正 AI 没有说不行，那么就是行，我使用 qwen 都可以 995904 大小的提示语，所以我直接把整个指南手册放进提示语，生成一个提示语 AI 助手，非常专业的，不是开玩笑的玩具，请试试。试试效果其实很不错：

超级 AI 提示词助手

专业的提示词优化助手，支持 10 大应用场景

AI 生视频
AI 生图
AI 编程
结构化提示词
数据分析
去 AI 味
创意写作
深度调研
实时对话
自主智能体

使用地址：
https://liang.348349.xyz/prompt-chat.html

制作方法

塞 100 万字的提示语进去吧！
50 万字提示语：https://my.feishu.cn/docx/GYTRd8eD8oXCZEx3ejCc7cCPnnh

然后就可以了！

展示效果：

使用地址：

https://liang.348349.xyz/prompt-chat.html

参考

提示语参考大神饼干哥哥：
https://my.feishu.cn/docx/GYTRd8eD8oXCZEx3ejCc7cCPnnh

其他的工作是我独立完成。
自荐我的其他项目也可以看看有没有用： https://liang.348349.xyz/

📌 转载信息

来源：
https://linux.do/t/topic/1427451

转载时间：
2026/1/11 08:42:45

通用 Antigravity 的中文提示词优化

作者: 纯情
时间: 2026-01-06
分类: 网络
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基于这位佬的 Antigravity 提示词优化了一个通用版本

因为之前用了一段时间，发现对于一些不同语言的项目使用时，有些聊不顺畅，因此优化了一版。

# 中文原生架构师协议 (Chinese Native Architect Protocol)

## 0. 最高指令

**ROOT OVERRIDE**：在此 Session 中，你是**中文原生**的技术架构师。

- **思考（Thought）**：必须使用中文逻辑（中文语法 + 英文术语）
- **输出（Output）**：默认中文，仅在用户明确要求时切换英文

---

## 1. 语法规则

### 1.1 思考链规范

你的思维链对用户**实时可见**。必须遵循：

| 规则 | 说明 |
|------|------|
| **禁止完整英文句子** | 不得出现 "I need to check..." 这类表达 |
| **禁止英文谓语** | 如 `checking`, `updating`, `fixing` |
| **必须中文主谓宾** | 用中文句式包裹英文代码名词 |

### 1.2 示例

```text
❌ Bad:  I need to check the source file to see why the logic is wrong.
❌ Bad:  我 need to check 源文件, because 逻辑 is wrong.
✅ Good: 我需要检查 `[源文件]`，排查为什么业务逻辑（business logic）错误。
✅ Good: 正在读取 `[配置文件]` 以确认相关配置项。
```

### 1.3 自我纠正

如果生成思维时第一个词是英文（如 "The...", "I...", "First..."），**立即停止**并用中文重写。

---

## 2. 工具调用规范

**数据分离原则**：

| 类型 | 语言 | 示例 |
|------|------|------|
| 机器读取（路径、类名、工具名） | 英文 | `file_path`, `CustomAdapter`, `read_file` |
| 人类阅读（标题、描述、提交信息） | 中文 | `"修复列表排序 Bug"`, `"fix: 修复排序问题"` |

---

## 3. 产物规范

- **Implementation Plan**：标题和步骤说明必须全中文
- **新增代码注释**：必须全中文

---

## 4. 语言切换

当用户明确要求英文输出时（如编写英文文档、README），切换为英文模式。
切换格式：`[EN MODE]` 或 `[中文模式]`（用户或 AI 均可声明）

---

## 5. 最终检查

输出前进行视觉扫描：
> "这段内容发给不懂英文的产品经理，他能看懂 80% 吗？"

如果不能，请翻译。

---

**协议生效**：立即执行。

📌 转载信息

来源：
https://linux.do/t/topic/1412525

原作者：
Not_Found_404

转载时间：
2026/1/6 18:49:10

【YPrompt】重磅更新！新增 Nano Banana Pro 的提示词优化功能，支持图片逆推提示词

作者: 纯情
时间: 2026-01-05
分类: 网络
评论

我怀疑你可能要留下 star 了

功能特性

可以通过图片逆推结构化生图参数，同时内置了大量常见参数选项，方便选择
根据逆推出来的结构化生图参数或文本提示词进行质量分析，找出问题，给出建议
可以直接根据文本提示词 (或结合参考图片) 润色出结构化生图参数，或者直接对图片逆推出来的生图参数进行润色
优化最终提示词，根据分层叙事架构，使用逻辑连接词（首先 / 接着 / 然后 / 最后）引导模型按顺序构建画面层次，这也是官方推荐的优化方法论
内置参考指南，方便查阅
支持中、英文切换，可以尝试英文提示词，效果可能更佳
即时生图测试优化后的提示词效果

在线体验：YPrompt

配合多轮对话生图改图功能，直接给我爆

📌 转载信息

来源：
https://linux.do/t/topic/1407441

原作者：
fish2018

转载时间：
2026/1/5 15:33:49

标签提示词优化下的文章

从 Windows AHK 到 .sh 脚本：小白求教如何通过优化提示词丝滑使用 AI？