Vibe Coding：规划驱动的 AI 结对编程指南
Vibe Coding 是一套强调规划优先的 AI 结对编程方法论，通过系统提示词库和模块化任务拆解，旨在帮助开发者构建从需求到可维护代码的完整工作流。
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Prompt Engineering 专题
共 23 篇文章，按时间倒序展示。
26000行提示词可能正在拖垮你的AI Agent
资深Agent工程师指出，过度复杂的提示词和插件可能导致“上下文膨胀”，成为AI表现不稳定的根源。顶级实践者通过精简工具、精准管理上下文，以及分离研究与执行任务来提升效能。
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Prompt Engineering 的演变：从技巧到系统思维
本文探讨了 Prompt Engineering 的现状，指出早期依赖特定“魔法短语”的技巧已过时，其核心思维方式正融入 RAG、Agentic 工作流等更高级的系统设计中。
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Boris Tane 的 Claude Code 工作流：分离思考与执行
开发者 Boris Tane 分享了一套使用 Claude Code 的工作流，其核心在于强制 AI 在编写代码前，先撰写并反复修改书面计划，以此分离思考与执行阶段，有效减少代码方向性错误。
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NotebookLM 提示词模式与锚定架构应用
本文分析了在 NotebookLM 中广泛传播的提示词共同模式，即追问矛盾、承认知识盲区与规定结构化输出，并介绍了如何利用其“锚定架构”提升信息处理深度。
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Claude Code 创造者的 10 条实战心法
Claude Code 创造者 Boris Cherny 分享了团队内部总结的 10 条提升 AI 编程效率的实战技巧，核心在于将 AI 视为需要管理的团队成员，建立系统化的协作流程。
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反向提问：通过要求错误答案来获得洞见
本文探讨了一种提示词技巧：要求AI模型给出错误答案，以迫使其从对抗性视角思考，从而可能发现常规提问忽略的代码漏洞或设计缺陷。该方法借鉴了“最糟糕的点子”设计思维，并提供了实用的反向提问句式。
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提升NotebookLM效率的八个实战提示词
本文介绍了八个针对NotebookLM的实用提示词，涵盖学习、研究、内容创作等场景。这些提示词通过角色扮演和结构化指令，引导AI进行深度分析，替代简单的总结，从而提升信息处理效率与输出价值。
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Anthropic官方Claude Code实战课程要点解析
本文基于Anthropic官方发布的Claude Code实战课程内容，梳理了快捷键操作、推理深度控制、上下文管理等核心功能的使用技巧，并总结了社区讨论中关于识别与应对上下文腐化的实践经验。
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Claude Code System Prompts 仓库解析
本文介绍了 Claude Code System Prompts 仓库，该仓库集合了 Claude Code 各版本的系统提示，涵盖工具说明与子代理模式，并提供 tweakcc 工具以支持提示语的定制与管理。
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Vibe Coding：递归优化提示词的 AI 结对编程工作流
本文介绍了一种名为 Vibe Coding 的 AI 结对编程工作流程。其核心是通过定义 α-提示词（生成器）和 Ω-提示词（优化器），构建一个递归自我完善的系统，旨在以规划驱动和模块化的方式，避免 AI 自主规划...
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Vibe Coding：以规划为核心的 AI 编程工作流
Vibe Coding 是一个以规划驱动为核心的 AI 编程工作流程，通过系统提示词和模块化设计，旨在解决 AI 搭档编程中常见的规划混乱与代码维护难题，实现从需求到可维护代码的清晰流水线。
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《The Context Engineering Guide》：超越上下文窗口的智能系统设计
本文基于《The Context Engineering Guide》电子书，阐述了上下文工程的核心在于设计动态、精准的信息管理系统，而非单纯扩大模型上下文窗口。它涉及代理、记忆系统、检索增强等模块的编排，是构建稳...
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10 个 Perplexity AI 提示词，优化搜索与研究工作流
本文整理了 10 个针对 Perplexity AI 设计的核心提示词，覆盖深度调研、内容生成、数据挖掘与信息验证等场景，旨在系统化地提升 AI 辅助研究的工作效率。
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Chip Huyen AI Engineering 资源库解析
本文介绍了 Chip Huyen《AI Engineering》配套资源库，该库汇集了论文、博客等资料，覆盖 LLM 应用开发、提示工程、微调与 RAG 等关键技术，旨在帮助开发者构建系统化认知并提升工程效率。
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Anthropic Prompt Engineering 指南解析
本文解析 Anthropic 发布的 Prompt Engineering 指南，涵盖元提示、模板、系统角色、XML 标签等关键技术，其强调的清晰沟通与结构化思维对提升大模型交互效果具有普遍参考价值。
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