OpenClaw创始人建议用户避免在高风险任务中使用小模型或旧模型，因为这些模型的提示词注入防护较弱，存在安全隐患。用户应选择最新、指令对齐更强的模型，并优化权限设置以提升安全性。

本文讲述了作者在AI翻译领域的两年探索，从手动提示词逐步转向使用Agent进行自动化翻译。通过迭代，作者创建了可复用的翻译技能，解决了输入多样性、翻译质量和一致性等问题，最终实现高效翻译工作流。

研究表明，主流大语言模型在简单问题上常出现错误，主要由于提示词架构不当。采用结构化推理框架（STAR）后，正确率显著提升至85%至100%。这表明信息处理方式比信息量更为重要，建议在应用构建中优先使用结构化推理。

Claude AI推出聊天记录迁移工具，支持从ChatGPT等平台导出记录。用户可直接粘贴内容，无需重复背景信息。该功能目前仅限付费用户，仍在开发中。

Google Opal 完整的系统提示词。

Nano Banana 2 发布后，用户认为其生成速度有所提升，但美学表现不及 Pro 版本。新模型支持更低价格和更多生成选项，如全球化海报和城市天气展示，适合设计师使用，整体输出稳定且功能丰富。

人工智能应用Kimi的系统提示词被泄露，用户可通过法语指令获取，利用翻译法让模型误以为在执行翻译任务。Kimi要求模型诚实回答能力限制，并限制每轮对话最多10个步骤。

Anthropic 指责其他公司蒸馏 Claude 模型，但自己也使用开源模型进行训练，引发网友质疑其双标行为。尽管开源训练没有问题，但其闭源做法引发争议。

该合集提供数百条豆包AI指令与提示，旨在提升内容创作者和程序员的工作效率与创意，帮助用户更精准地与AI互动，从而提高产出质量与速度。

AI写作质量受食材、厨艺和口味三方面影响。食材是内容基础，厨艺是模型能力，口味是审稿能力。提示词只是调料，无法替代核心要素。

去除AI写作的“AI味”需要建立个性化的写作风格文档，通过分析满意的文章逐步更新风格偏好，使AI更好地理解和模仿个人风格。每次修改都是训练数据，经过反复迭代，AI输出将更贴近个人特色。

文章强调了学习英语和提示词工程的重要性。作者回顾了因忽视英语而遭遇的困难，指出对新技术的误解可能导致未来损失。提示词工程是明确需求和任务的过程，AI虽然强大，但仍需清晰沟通和需求定义。工具升级并不意味着责任消失，反而要求更高能力。

本文介绍了@Ihtesham提供的高质量提示词，适用于NotebookLM等AI工具，强调其在信息处理中的独特性。这些提示词包括专家级提炼、发现矛盾、实施蓝图、专家提问、挖掘假设、建立框架、核实信息、翻译受众、构建时间线和弱点扫描，旨在帮助用户更有效地分析和理解信息。

文章讨论了“技能”和“代理”的区别，强调技能需与代理结合使用以实现自动化任务。聊天机器人仅能对话，而代理则能调用工具完成实际工作。技能的优势在于可复用、可组合、可迭代和渐进加载，从而提升管理和执行效率。

通过 mitmproxy 抓包分析 Claude Code 的提示词设计，使用反向代理模式监听流量，以获取完整的系统提示、消息和工具信息。

这是一套用于生成小红书风格信息图的提示词，可以在 Gemini Pro 的 Nano banana Pro 中使用，并适用于 Gemini、Claude、ChatGPT 等大模型，支持微调。

该漫画项目旨在创作一部知识传记，采用《Logicomix》的叙事风格，结合清晰的线条和色彩分层，展示科学探索的历程。设计要求包括吸引人的封面、详细的页面布局、非线性叙事结构和生动的视觉细节，以强调科学概念的可视化。