本文介绍了在 Amazon Bedrock 上为 Claude 应用设计的 Prompt Cache 策略，旨在降低输入成本和响应延迟，适用于长上下文应用。讨论了 cache checkpoint 的放置、内容块的定义及其限制，并提出了单个尾部 checkpoint 和三 CP 布局两种策略。建议监控使用情况，以优化性能和降低成本。

作者强调每天写 prompt 的重要性，类似于每天画画。通过不断实践，逐渐掌握技巧，提升思维敏锐度和表达能力。

本文讨论了大模型缓存技术的工程实践，强调通过合理组织Prompt和工具定义来提高缓存命中率。建议使用稳定前缀和动态后缀的结构，避免在稳定前缀中使用动态变量，并确保固定内容版本化。同时，建议建立Prompt Block Registry和缓存观测指标，以实现缓存优化和成本治理，最终目标是构建高效的上下文工程体系，提升模型调用的稳定性和效率。

字节跳动的Seedream MCP是一个专注于中文的AI画图模型，能够清晰渲染中文文字，解决了其他模型在中文生成中的乱码问题。它适用于国内市场，支持生成多种风格的图像，如国风美学和电商促销Banner，方便项目开发。用户需通过AceData Cloud获取API Token并进行配置。

π0.7是一种新型通用机器人模型，具备强大的组合泛化能力。通过多模态数据和详细上下文标注，该模型能够有效执行多样化任务，并在新任务中展现灵巧技能。它结合了人类视频和机器人自主数据，提升了在复杂环境中的表现。引入子目标图像和任务元数据增强了模型的指令理解和执行能力，使其在多样化数据上训练时表现出色。

卡帕西提出将PR（Pull Request）改为Prompt Request，强调在软件开发中想法的重要性。AI能够根据模糊的想法生成代码，程序员的角色转变为定义需求而非编写代码。尽管如此，复杂性依然存在，细节仍需关注，未来的核心能力在于精准表达问题。

Meta-Harness通过优化AI使用流程，实现自我进化和性能提升，关注提问、记忆和信息组织。系统记录历史信息，支持检索，形成长记忆，显著加快进化速度。未来将发展为多个系统协同工作，AI将自主设计结构以提高效率。

2012年，张一鸣创立字节跳动，名称简洁有力。近期，AI行业对“Token”的翻译争论不断，最终确定“词元”为最佳选择，既准确又易懂。对于“Prompt”，APPSO建议翻译为“文令”，强调其功能与形态，避免误解。良好的术语翻译是技术传播的基础，目前仍有修正的机会。

Codex的Skills机制被低估，它不仅是Prompt的升级，更是将分散的工作方法整理为可复用的执行单元。Skills强调稳定性和团队协作，适合长期任务，帮助团队规范化和积累经验，通过明确的边界和结构提升AI在工程中的应用效率。

提示缓存技术是Claude Code等AI Agent成功的关键，能有效降低延迟和成本。通过优化提示词顺序、使用消息传递更新和避免中途更改工具等方法，可以提高缓存命中率，确保系统高效运行。

本文总结了有效的Prompt编写技巧，强调明确性、结构化和角色设定，以提高AI输出质量。通过实例和方法，如思维链和格式控制，帮助用户更好地与AI互动。

本文介绍了一种新型机器人学习模型X-VLA，采用软提示技术以提升跨具身机器人学习的适应性和泛化能力。通过引入可学习的嵌入，X-VLA有效解决了不同硬件和任务环境下的异质性问题，增强了模型在多样化数据集上的表现。该模型在多个基准测试中表现优异，展现出在灵巧操作和适应新领域方面的强大能力。