【把AI装进REPL:Prime Agent正在让编程代理长出经验】 Prime Intelle
【把AI装进REPL:Prime Agent正在让编程代理长出经验】 Prime Intellect开源的Prime Agent是一款基于递归语言模型RLM的长效编程与研究代理。

共 24 篇文章,按时间倒序展示。
【把AI装进REPL:Prime Agent正在让编程代理长出经验】 Prime Intellect开源的Prime Agent是一款基于递归语言模型RLM的长效编程与研究代理。

Vibe Coding 指南:终极 AI 结对编程流程,帮开发者规划驱动开发,模块化拆解任务,一步步把想法变成可维护代码流水线。

写给每个AI工程师:你那26000行的提示词,可能正在拖垮你的Agent | 推文 别再沉迷于寻找终极AI Agent框架了。

Prompt Engineering没死,只是换了一张脸 | 帖子 2024年那套靠“魔法短语”驱动AI的玩法基本过时了,但“Prompt Engineering已死”这个论断本身也夸张了——真正死掉的是技巧,活下来的是思维方式,只是迁移到了更高的层面。

让Claude写代码之前,先让它把想法写在纸上 | blog 作者用了9个月摸索出一套Claude Code工作流,核心只有一条:在Claude动手写代码之前,必须先有一份经过反复标注修改的书面计划。



Claude Code创造者的10条实战心法:如何让AI真正成为你的编程搭档 | 帖子 Boris Cherny是Claude Code的创造者,最近他分享了团队内部总结的10条使用技巧。

让NotebookLM效率爆表的实战提示词 | 帖子 这些提示词能把NotebookLM从一个演示工具变成真正的生产力武器——原本需要几小时的工作,几秒钟就能搞定。

Anthropic官方出品:Claude Code实战课程全解析 | reddit Anthropic悄悄放出了一门官方课程,专门教你如何把Claude Code用到极致。


很多 AI 开发者和研究者在使用 Claude Code 时,常常需要切换不同的系统提示(system prompts)来满足各种场景需求,比如内置工具说明、子代理模式、任务辅助以及安全审查等。

vibe coding 至尊超级终极无敌指南 V114514 本项目是一个与 AI 结对编程的终极工作流程,旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。

Vibe Coding 终极指南 V1.2 开发者在与 AI 搭档编程时,经常面临规划混乱、代码难维护的问题。

《The Context Engineering Guide》 Context Engineering(上下文工程)远非简单往提示词里堆数据,而是设计智能系统,在恰当时间、用合适格式,动态提供精准信息。

10个核心原始提示词(Prompt),助你用Perplexity AI替代Google搜索,全面提升工作效率:帖子 | 1. 深度调研模式 “You’re my research assistant. Find the latest studies, reports, and articles on [topic]. Summarize each source with: Title | Date | Key Finding | Source link.” 2. “给行家讲解”模式 “Explain [complex concept] as if I have deep domain knowledge but limited time. Include: key principles, debates, and real-world applications.” 3. 逆向观点生成器 “Summarize the mainstream consensus on [topic]. Then present 3 contrarian or under-discussed perspectives with credible citations.” 4. 多源整合分析 “Summarize how [Company A], [Company B], and [Company C] approach [problem]. Highlight differences in strategy, data use, and outcomes.” 5. 带引用写作助手 “Draft a 500-word article on [topic]. Use academic tone, include 3 cited sources (with links), and end with a future trend prediction.” 6. 数据猎人 “Find the latest available statistics on [metric]. Return: Figure | Source | Date | Link | Context (1 sentence).” 7. 新闻洞察流程 “Summarize this week’s top 5 news stories in [industry]. Highlight implications, patterns, and what most people missed.” 8. 来源可信度鉴定 “Evaluate the credibility of this source: [link]. Check author expertise, citations, publication reputation, and potential bias.” 9. 内容调研引擎 “I’m writing a post about [topic]. Find 5 stats, 3 frameworks, and 2 quotes from experts to support it.” 10. AI工作流伙伴 “When I ask a question, also suggest 3 follow-up queries that expand or deepen understanding.” 这些提示词覆盖调研、写作、数据挖掘、内容策划和信息验证等全链条,极大提升你的AI使用效率。

AI 工程师的必备资源库,远超一本书的价值 | • Chip Huyen 的《AI Engineering》不仅内容扎实,其配套仓库中的 resources.md 文件堪称宝藏,涵盖论文、博客等海量学习资料 • 资源覆盖大语言模型应用开发、prompt engineering、微调(fine-tuning)、RAG(检索增强生成)等前沿技术细节 • 这些精选资料节约了海量时间,帮助构建系统化认知,快速跳过摸索期,直击技术核心与应用实战 • 真实案例与理论结合,助力开发者掌握如何打造高效且可扩展的 LLM 应用,提升工程效率和模型表现 • 该资源库是理解和实践当代 AI 工程的关键入口,适合希望突破技术瓶颈的从业者长期参考与深耕

一套相当扎实的上下文工程(Context Engineering)模板,核心亮点如下 | 推文 | youtube • 结构清晰,将提示拆解为10个离散组件,便于维护和复用。
掌握LLM高效提示的10大技巧,远超常规用法,彻底提升生成结果质量: 1. 初级阶段——建立清晰指令与示范基础 • 零样本提示(Zero-Shot):直接给出明确、具体的任务指令,避免模糊开放式提问。
