OpenAI 出了个缓存仪表盘,能直接看到你哪些 prompt 被复用了、哪次改动把缓存搞失效了,还给出受影响的 token 数,省钱利器。
#提示词工程
OpenAI 出了个提示词缓存的调优教程,教你设 cache breakpoints、调 reasoning effort 还不丢缓存,做应用的开发者可以直接抄作业。
如果你用 Claude Code 跑长任务,经常遇到 Opus 5.5 干一半停下来汇报,Anthropic 这条提示词直接解决,拿去用。
Alex Albert 贴了一段 Claude 提示词,能让它用 Blender Python 纯代码重建 1906 年的旧金山街景,每栋楼都标注史料来源,提示词写法很值得抄。
做 AI 产品必看,Hamel 和 Shreya 把踩坑经验做成免费技能包,让编码智能体帮你搭 evals,Ramp 和 Cursor 都靠这招降本增效。
Bolt 官方列了几个大家老跳过的功能:Enhance prompt、plan mode、清上下文、小改用轻量模型,全是省 token 又少返工的实用招。
JacksAISites 在讨论省 Token 的工作流:让 Fable 只做验收不做编排,配合 Opus 5.5 执行,效果差距不大但成本省不少。
做了 50+ 家 AI 公司评测的两位作者出了续篇,Ramp、Shopify、Cursor 怎么靠 evals 降本增效都写了,还送个插件。
宝玉实测的省钱组合:贵的模型出方案,便宜的模型干活,再让贵模型自动验收,全程不用人工盯。Token 贵的都该看看这套闭环玩法。
Simon Willison 写了个 LLM 插件接入 TypeSafe AI 的 Jev 模型,专做分类、判断、打分这类结构化输出,配的示例直接能抄来用。
OpenRouter 介绍了 Jev 的 Classifiers 功能,能自动给你的 LLM 请求打标签,再到 Explore 页面看各场景的用量分布,运维排查很方便。
博主分享自己的多 Agent 编程工作流:Fable 写方案文档,Opus 照着执行再验收,比 plan 模式更好复用,值得抄作业。
这是关于如何让AI绘画在普通电脑上流畅运行的技术,作者做了三件事:一是用嵌入翻译器减少模型大小,二是提供了一套优化流程,三是做出了一个能秒级出图的编辑器,和之前需要专业显卡的方案不同。
想了解如何用开源工具优化 AMD XDNA NPU 上大模型的性能,这篇论文用 FlashAttention 做了详细案例,对比了不同设计,还给出了具体优化策略。
Kevin Rose 发的这个 Grok Bot「INDEXX」,能帮你把 Instagram 里的视频变成本地可搜索的 Markdown 维基,比直接用 X 或 TikTok Template 更方便。
两位作者教了700+工程师,他们发现多数团队从搭平台、接LLM judge、看分数开始,这是错的,应该先手动读100条真实trace,找到失败模式,评估器才会长出来。
llama_index 团队开源的 DocJev 工具,能帮你快速分类或拆分文档,比 GPT-5.6 快 6 倍,准确率相当,适合处理大量文档。
GitHub 的法律团队用 Copilot CLI 开了个新工具,叫 Eyeball,给代码里嵌入了截图,这样律师就能用截图来验证 AI 分析,更放心地用 AI 帮忙干活了。