Ralph Wiggum Technique是一种新兴的AI编程方法，通过一行Bash脚本实现无限循环，自动读取项目目标并执行操作。该方法强调上下文工程的重要性，主张声明式编程而非命令式编程。Ralph能够高效重构代码，但需警惕“过度烘焙”的风险，未来编程将更多依赖规范维护而非具体逻辑编写。

但一段时间下来你会发现——AI 很勤奋，但产出不稳定：有时候像专家，有时候像实习生。：AI 会先做现状分析、指出痛点、给多个方案对比、列风险与确认点，最后再输出执行计划。4）结论：写对 System Prompt，AI 才能稳定变成你的“高效同事”3）实战过程：同样的需求，AI 真的“变了一个人”（配合 4 张截图）同一个项目里，AI 的回答更“懂你”，也更像团队成员在协作。第二步：AI...

YPrompt 是一个面向提示词（Prompt）生成与管理的开源系统，通过对话挖掘用户意图并自动生成专业提示词，支持系统/用户提示词的优化与版本管理。项目设计注重可部署性与可扩展性：采用轻量后端服务与静态前端构建，提供 Docker 镜像与配置化环境变量，支持本地持久化的数据目录与证书配置，便于在私有网络中安全运行；适用于需要系统化管理提示词与开展提示词工程的团队或个人场景，包括...

I still haven’t found a good way to save my LLM prompts. For now, I’m just using Alfred’s snippet feature. Typing a few keystrokes, and

2025年10月28日，Nathan Bossart 提交了补丁，新增 psql PROMPT 变量以显示当前 search_path 值。此功能适用于 Postgres v18 及以上版本，用户可通过设置 PROMPT1 自定义提示符，以便在不同模式下查询数据库。

作者在过去两三年中为不同阶段的开发者设计了AI Agent的学习路径，强调了结构化提示词工程、上下文工程、工具函数设计和多Agent规划的重要性。这些方法帮助开发者有效构建和优化AI Agent，提升其自主性和任务执行能力。

作为交易风控算法工程师，我利用大语言模型（LLM）提升风险识别能力。通过设计有效的Prompt，将模型调教为风控专家，解决了误报问题，增强了分析深度，实现了从初级到高级分析师的转变。这一过程强调了规则与背景知识的重要性，以及教会AI思考和判断的方法。

Prompt工程技术通过设计输入提示，提升大语言模型的输出质量和人机交互效率，适用于客服和编程等场景。核心技能包括样本提示、思维链提示和链式提示，以控制模型输出。

介绍微软开发的 POML 这款管理 Prompt 的工具

本文探讨了使用 JSON 格式生成 3D 图标的最佳实践，强调其结构化优势。JSON 提供清晰易解析的指令，适合精确控制 AI 输出，提升图像生成效果。通过示例，展示了如何定义图标的风格、底板、主体及渲染方式，并与自然语言提示进行了对比。