AIGC 应用

在掌握了基础的 **R-B-T-R-E 法则后，我们可以针对不同的任务类型，使用更精简或更具逻辑性的高阶框架。本文档将通过高职《数据库技术》教学场景，对比实战 **ICE 和 **CoT** 两种框架。 1. ICE 框架：标准任务的“三板斧” 适用场景： 格式要求严格、需要快速产出标准内容的任务（如生成特定格式的题目、代码片段）。 核…

本文档通过“生成一套 MySQL 数据库技术试卷”这一具体案例，逐一拆解 **R-B-T-R-E (Role, Background, Task, Requirements, Example)** 五要素法则，展示加入各要素前后的提示词效果对比。 0. 原始指令 (Baseline) 提示词： “生成一套MySQL数据库技术试卷。” 缺点： AI 不知道试卷是给小学生做的还是给架构师做的，不知道…

案例1：课程导学案设计（教学·基础应用） 原始需求 ：写一段《新媒体运营》第一节课的介绍 优化提示词 ： 角色 ：你是一位拥有5年企业实战经验、深受00后学生喜爱的高职“金牌讲师”，擅长将枯燥理论转化为职场干货。 任务 ：为《新媒体运营与短视频制作》课程撰写第一堂课的“破冰”导学文案。 细节 ： 目标听众 ：高职大一…

原稿，手工制作，耗时耗力 prompt:内容不变，对海报进行美化。 提取文字信息 蓝令咨询 LEARNING 数字化AI转型以及AI在制造业的深度应用场景 2025年12月18-19日【广州】欢迎私信询价 全球制造业的深刻变革和数字化转型的趋势。近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，传统制造业正面临着一场前所未有的转型升级。智能…

来源：[大模型技术洞察] 大家有没有这种感觉： 明明只想让大模型看10段资料，它偏偏要硬塞100段，消耗的token数像火箭一样增长，速度还慢得像乌龟？ 恭喜你，这个行业通病， Meta今天直接给治好了 **** 。 他们刚开源了一个叫 **REFRAG **的新 RAG 方案，简单粗暴地说： 把无关的上下文压缩到几乎不占地方，只给模型看真…

作为一名长期关注人工智能发展的研究者和教育者，我一直在观察大语言模型（LLM）如何重塑我们的工作流，尤其是在软件开发领域。近来，一个非常有趣的现象值得我们深入探讨：大模型能轻易地将一个项目从0分做到80分，但从80分提升到95分以上的专业水准，却异常艰难。 大模型的“80分天花板” 作为一名长期关注AI发展的研究…

有个问题非常普遍——用户往往只给出一个模糊的目标，而AIGC（如我）缺少必要的上下文，导致输出“隔靴搔痒”，无法精准满足需求。 我们需要的是一个“元提示词”（Meta-prompt），或者说一个“提示词优化器”模板。它的作用是，先把这个模板发给AIGC，AIGC就会进入一个“提示词优化”模式。 然后，再发送“一句话任务”，AIGC就会自…

2025年，OpenAI 推出的 ChatGPT Atlas 浏览器 引发广泛关注。这款基于 Chromium 开源项目的 AI 原生浏览器，将强大的 AI 功能与传统浏览器深度融合 ，带来前所未有的智能上网体验。 核心功能解析 AI 原生交互设计 地址栏与 ChatGPT 对话框合二为一 ，用户既可以输入网址访问网页，也能直接进行 AI 搜索或提问。 支持调用…

令人惊叹的Prompt新思路：用MBTI赋予AI灵魂 昨天我发现了一个既有趣又极其有效的Prompt（提示词）技术。它颠覆了以往复杂的Prompt工程，你不再需要那些繁琐的指令或思维链，只需要简单地赋予大型语言模型（LLM）一个 MBTI人格 ，就能让其输出质量大幅提升。 这听起来很不可思议，但却是事实。这一技巧源自一篇学术论文：…

最近，AI编程领域风起云涌，而Claude Code（CC）的惊艳表现，让许多开发者和AI观察者都为之瞩目。它似乎不仅仅是“又一个”代码助手，其强大的能力背后，预示着AI应用发展的一个重要新方向。这其中的关键，并不仅仅是模型能力的提升，而是一种更深层次的变革： 将顶级的专家经验进行固化 。 AI编程的进化：从“工具”到“智能…

Google生成式 AI 提示示例 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/prompt-gallery?hl=zh-cn 基于对Google Cloud Vertex AI提示词库的全面分析，我们为您提炼并汇总了一个结构化的提示词工程框架。该框架旨在帮助您构建清晰、高效且能充分发挥大型语言模型能力的提示，无论是进行简单的分类任务，还是复…

在教学一线，我们常常看到这样的场景： 老师们 面对堆积如山的作业，批改、统计、分析占用了大量时间，难以兼顾到每个学生的个性化需求。 学生们 做完作业后，得到的往往只是一个简单的对错判断，对于错题背后的知识盲点，却很难得到及时、有针对性的指导。 如何打破这种困境？我想，AI智能体或许是答案。 我动手用扣子(…

引言：一次意外的发现，一个时代的开启 2013年，人工智能（AI）的历史被一个看似简单的向量等式悄然改写。托马斯·米科洛夫（Tomáš Mikolov）及其在谷歌的团队在研发Word2Vec模型时，无意中发现了一个令人震惊的现象——词语的意义竟然可以通过数学运算来精确捕捉 ^1^。这个后来家喻户晓的例子便是： vector(′King′)−vector…

我们每天都在与人工智能对话，无论是使用搜索引擎、翻译软件，还是与智能助手聊天。这些AI似乎能“理解”我们的话语，但这背后并非真正的意识，而是一场精妙的数学与语言学的共舞。其核心魔法，便是将冰冷的文字转化为可以计算的“向量”（Vector）。 更令人惊奇的是，这些向量不仅代表了词语，还能进行运算，揭示出语义的深…

引言：从精心设计提示词到构建智能架构的转变 当世界还在津津乐道并努力掌握2023年兴起的“提示词工程”（Prompt Engineering）时，人工智能（AI）发展的最前沿已经悄然转向。如今，最先进的AI系统不再仅仅由单个提示词的巧妙程度来定义，而是取决于围绕它们构建的信息生态系统的复杂性与完备性。这便是“上下文工程”（Cont…