23:16小互@imxiaohu一位开发者分享用Vibe Coding方法创建个人网站,通过AI将自己变成3D虚拟小人。文中演示了如何用自然语言描述生成3D角色和交互页面,并推荐了一个小白也能快速上手的3D个人网站平台。整个过程无需编码基础,仅需对话式提示即可完成。技巧Vibe Coding3D互动网页设计推荐理由:看完这个分享,几分钟就能用Vibe Coding搭出带3D小人的个人网站,比传统写代码快太多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Vibe Coding
00:46Weaviate@weaviate_io精选Weaviate发布的视频指出,更大的上下文窗口无法解决有问题的Agentic RAG管道。长上下文会引入矛盾信息、掩埋相关工具并导致后续输入被忽略。视频将生产级Agentic RAG拆分为5个系统:查询增强(翻译模糊或多部分输入)、检索(选择平衡精度与上下文的块策略)、记忆(分离短期上下文与长期记忆)、工具(提供清晰描述和schema)和代理(决策编排层)。每个环节都需精心设计上下文工程,而非仅靠扩大窗口。技巧WeaviateRAG智能体推荐理由:Weaviate出了个视频,把Agentic RAG拆成5个系统讲透了,不是吹大窗口,而是教你怎么控制上下文,推荐搞RAG的人看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Weaviate
11:31官方账号arXiv cs.AI@Ahmad Pouramini, Mahsa Afsharzadeh论文提出Maskability Index (MI)度量,基于DepthRank分数差异计算,用于判断在T5和BERT等预训练语言模型上,针对知识关系生成,masked-style提示是否优于prefix-style提示。在ATOMIC2020知识库补全基准上评估,MI与下游生成性能呈正相关。该指标在低资源场景下可辅助提示模板选择与适配策略。论文Maskability IndexT5BERT推荐理由:这篇论文搞了个叫Maskability Index的指标,帮你省掉试不同提示的功夫,直接判断填空提示还是前缀提示更管用,在ATOMIC2020上验证过了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Maskability Index
05:46官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain 举办“The Art Of Loop Engineering”线上研讨会,讲解如何构建能持续自我改进的智能体。核心在于设计检查、响应新输入、利用生产追踪数据优化 prompts、tools、graders 和配置等循环。LangChain 与 LangSmith 提供全流程支持,帮助将单次工作的智能体升级为不断进化的系统。技巧LangChainLangSmith智能体推荐理由:LangChain 办的免费线上课,讲怎么让智能体越用越好,适合做 AI 应用的同学听听。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
05:40elvis@omarsar0作者为dair_ai社区实现新界面,先用Fable 5构思概念设计并生成HTML artifact(带附件图片)。随后将artifact作为提示输入给GPT-5.6-Sol,由后者构建完整界面。这种跨模型协作方式显著提升了开发效率。技巧Fable 5GPT-5.6-Soldair_ai10 个信源在谈事件专题推荐理由:教你用Fable 5做设计原型,然后丢给GPT-5.6-Sol自动实现,省时省力。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Fable 5
03:09elvis@omarsar0精选Karpathy提出长语音漫谈在多模态下效果更佳。用户分享了一种将长语音笔记、当前屏幕、注释和精确文本打包成单个“task”单元的提示方式。智能体从多个信号中重建意图,大幅减少纠正循环,从而高效交接更大块的工作。该方法适合需要复杂上下文理解的智能体交互场景。技巧Karpathy智能体多模态推荐理由:有人把语音、屏幕和文字打包成一个任务喂给智能体,纠正循环几乎消失,试试这个思路。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Karpathy
15:45AI Will@FinanceYF5精选通过将多个Claude Code项目的CLAUDE.md文件指向同一个vault,可以实现跨项目的知识共享。这个方法适用于写作、调研和编程等多种项目类型,一次读取即可随处使用。大约95%的用户会忽略这一步骤,但能显著提升效率。技巧Claude CodeCLAUDE.mdvault推荐理由:Claude Code有个隐藏技巧:所有项目共享同一个CLAUDE.md vault,读一次到处用,省事又高效。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Code
12:17Jerry Liu@jerryjliu072°Andrej Karpathy 分享了一个实用技巧:当不想打字时,可以用语音识别随意唠叨 10 分钟,让 LLM 帮你整理乱糟糟的思路。Jerry Liu 补充说,他曾经这样做但后来觉得变笨了,于是改为手动用要点写下自己的理解。两人都强调通过主动思考来提升与 LLM 协作的效果,而不是完全依赖 AI 替代思考过程。技巧KarpathyJerry Liu语音输入推荐理由:Karpathy 和 Jerry Liu 分享的实操心得,用语音跟 AI 聊天十分钟就能理清思路,比硬打字更高效。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Karpathy
03:48elvis@omarsar0精选Andrej Karpathy在推文中分享了一个多模态提示技巧:当用户懒得打字时,可切换至语音输入并进行约10分钟的意识流独白。他观察到LLM能从杂乱语音中重建思路,并以更清晰的形式回应用户的混乱思考。这种方法能提升与模型的理解对齐,减少后续需要修正的内容。Karpathy还建议在开头声明“切换到语音识别,抱歉有错字”以明确模式。技巧Andrej KarpathyLLM语音输入推荐理由:Karpathy教你用语音输入和意识流跟AI聊天,10分钟搞定思路对齐,比打字省力多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Andrej Karpathy
03:24elvis@omarsar0Andrej Karpathy分享了一个实用工作流:当懒得打字时,切换语音模式,漫谈10分钟(即使语无伦次),LLM能高效还原梳理你的思路,从而改善对齐。转推者指出语音很强,还可结合其他模态(如图像)进行更丰富的提示。该技巧利用语音输入降低“心智融合”门槛,减少后续修正。技巧语音输入多模态提示词工程推荐理由:直接教你怎么用语音跟LLM瞎聊10分钟,它能帮你理清思路,比打字省力多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 语音输入
02:19官方账号Andrej Karpathy@karpathy精选Andrej Karpathy 分享了一个与LLM交互的技巧:当你懒得打字时,可以切换到/voice模式,随意闲聊10分钟,让模型从你的混乱思绪中提取意图。他提到LLM很擅长整理长篇、不连贯的语音输入,并输出更清晰的回应。这种方法能加快人机之间的理解,减少后续修正。技巧KarpathyLLM语音功能推荐理由:Karpathy分享了一个懒人技巧:对着LLM语音瞎聊10分钟,它就能帮你理清思路,比打字高效多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Karpathy
23:00shao__meng@shao__meng79°Claude Code产品负责人Cat Wu和工程师Thariq Shihipar在AI Engineer World's Fair访谈中透露,针对Fable 5和Opus 4.8等前沿模型,系统提示词被削减了80%。核心经验包括:删除few-shot示例反而提升效果,因为模型比示例更具创造力;减少“不要做X”的禁令,增加上下文;每条指令需确保100%成立,否则让模型自行判断。Cat Wu指出,提示词应像被善意的人误读那样软化措辞,而Simon Willison补充,这套方法仅适用于Opus/Fable级别模型,小模型如Haiku仍需详细提示词。技巧Claude提示词工程智能体10 个信源在谈事件专题推荐理由:Anthropic团队亲述:系统提示词去掉80%反而更好用,少写枚举多给上下文,学一波顶级提示工程思路。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
22:45小互@imxiaohuLinear 推出了名为 Loops 的新功能,用户只需一条自然语言指令就能创建循环流程。该功能旨在让没有编程经验的人也能使用 Loop Engineering。Loops 支持重复执行、条件分支等常见模式,无需编写代码即可实现自动化。技巧LinearLoops提示词工程推荐理由:Linear 做的这个 Loops 让你用大白话就能写循环任务,不会代码也能直接上手,自动化干活省心多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Linear
22:08官方账号Simon Willison@simonw精选Simon Willison分享了来自@_catwu和@trq212的Claude提示词建议。提示应避免用过多示例和“不要”列表,Fable在此精简提示下表现更好。Claude Code自身的系统提示最近缩减了80%。这些方法来自实际经验。技巧Claude提示词工程Fable推荐理由:Simon分享了两条具体技巧:少写例子和负面清单,Fable助手反而更好用,Claude Code系统提示也缩了80%,值得试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
18:35AI Will@FinanceYF5帖子提出构建Agent应首先理解背后的模型,而非直接包办一切。强调做Demo容易但做产品可能需要十年,以自动驾驶为例说明跳过基础会导致崩溃。作者认为Agent不是产品,底层模型才是关键,打好基础后Agent自然会随之出现。最后指出当前构建Agent的是普通开发者而非OpenAI或DeepMind。技巧智能体OpenAIDeepMind10 个信源在谈事件专题推荐理由:别急着搞Agent,先搞懂模型。这个帖子提醒你基础比炫酷Demo重要,用自动驾驶举例,很实在。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
23:14elvis@omarsar0有用户分享使用LLM的经验,指出仅靠单次提示(one-shot)无法完成复杂任务。成功应用LLM需要从业者对问题有深入的理解和直觉。期待有更多关于方法论的报告。技巧LLM提示词工程经验分享推荐理由:用LLM别想一步到位,得懂业务。老手的经验,新手值得看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LLM
10:16cat@_catwu一位用户分享了用于Claude Cowork的日历管理提示词。该提示词要求每周会议少于20小时、自动去重冲突、并参考过去周用户取消的会议类型。晚餐不计入20小时限制。提示词会构建可优化的技能,并在更新邀请前询问用户。技巧Claude Cowork提示词工程日历管理2 个信源在谈事件专题推荐理由:有人搞了个很实用的Claude Cowork提示词,能自动管日历、去重、限会议时长,还学你习惯。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Cowork
12:57Yangyi@Yangyixxxx作者Yangyi分享其所有发布内容均为AI根据上下文和探讨生成的记录,强调人机协同的核心在于提供有效角度和有价值的提问。他指出,通过高质量提问可以挖掘AI知道的但你不知道的信息,从而产出有价值的文本。文中提及FDE方法论,面向企业AI落地场景。技巧人机协同提示词工程写作技巧推荐理由:想知道怎么让AI写出像人写的东西?看看这位老哥的经验:关键在于你会不会提问,而不是AI本身。原文稍后读已读值得跟进有用关注 人机协同
12:14Yangyi@Yangyixxxx根据对replybot的观察和实操经验,总结了矩阵自动回复需关注的4个问题:时效(秒回易被识破)、频数(次次回复显假)、名字(品牌营销号风格)、内容相似(同条tweet回复雷同)。建议设置1.5-3分钟随机延迟、降低同一用户回复频率、使用昵称+产品命名、用多模型或不同system prompt增加人设差异。当前bot有效策略是简短、提问、带臭屁语气。技巧回复机器人自动化回复矩阵运营推荐理由:做过replybot的老哥总结的避坑指南,时效、频次、名字、内容相似这些细节很实在,对搞矩阵自动回复的朋友直接能用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 回复机器人
04:54elvis@omarsar0Omar分享了新技能“x-agent-intelligence”,基于X MCP工具构建,可跟踪高信号X账号获取AI新闻、论文等项目。3步设置:配置X MCP、从github.com/dair-ai/安装技能、用提示词生成feed.html。支持Codex、Claude、Hermes等模型,每4小时自动更新。技巧dair-aiX MCP智能体推荐理由:Omar教你怎么用X MCP搭个人AI信息流,省去手动翻推,代码开源在dair-ai,跟着三步走就行。原文稍后读已读值得跟进有用关注 dair-ai
17:13宝玉@dotey经验分享用Claude Design生成可交互高保真原型替代传统产品文档。原型包含模拟数据,比文档更直观。在开发BaoCut时,没有维护设计文档,而是用原型来确认功能修改。工作流为:先提需求让Opus 4.8出原型稿,反复打磨后再让AI实现代码,还原度可达9成以上。技巧Claude DesignOpus 4.8高保真原型2 个信源在谈事件专题推荐理由:试试用Claude Design出高保真原型替代文档,改起来快,AI还原度还高,开发效率能提升不少。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Design
11:44向阳乔木@vista8作者分享了通过组合多个 Skill(如 goal skill、AI PRD skill、设计 skill、服务器管理 skill)来快速生成开发前提的方法。这些 Skill 存放在 GitHub 仓库中,每个 Skill 针对特定场景编写提示词。用户只需一句话即可调用组合,提升 AI 辅助开发的效率。技巧GitHubgoal skillAI PRD skill推荐理由:发现一个好方法,把各种开发技能打包成 Skill 组合,一句话就能让 AI 生成前提,省事多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GitHub
06:55官方账号OpenAI@OpenAIOpenAI发布教程,指导用户如何在Codex中添加Codex Security插件。安装完成后,按钮变为“Try in chat”,点击后启动新的Codex聊天并预填安全扫描提示。用户需选择包含待审查代码的文件夹,发送扫描提示即可开始安全扫描。整个过程无需额外配置,插件直接集成在Codex界面中。技巧CodexCodex SecurityOpenAI10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI出了Codex Security安全扫描插件,加进去就能一键审查代码漏洞,操作很简单,跟着三步走就行。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
14:27小互@imxiaohu因被曝打包上传用户完整代码库,马斯克公开了 Grok Build 全部源代码。仓库约八十多万行,提示词全文可下载。代码包含自研工具与移植组件,另有记忆做梦、防死循环、hashline 等系统设计。AI产品Grok Build马斯克编程助手推荐理由:马斯克被吐槽后直接把 Grok Build 全套代码开源了,八十万行工程和提示词都能下,做AI工具的赶紧去扒。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok Build
01:46Jerry Liu@jerryjliu0LlamaParse 发布 Conversational Extract 功能,用户可通过自然语言对话定义文档提取字段,无需手写 JSON Schema。用户上传参考文档后,AI agent 自动推断 schema,支持对话交互调整。系统可在规模达 100 万以上的文档上运行提取,为每个字段返回 bounding boxes、引用和置信度分数。AI产品LlamaParseLlamaIndex文档提取推荐理由:LlamaParse 出了新功能,跟聊天一样定义要提取什么字段,不用再手写 JSON schema 了,还能一键跑百万级文档,带引用和置信度。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LlamaParse
23:50Ate-a-Pi@svpino一个 MCP(Model Context Protocol)让 Claude 能直接操作 Adobe After Effects 项目。用户可通过自然语言引导 Claude 编写表达式、自动化重复性工作流程。演示视频展示了实时效果,无需手动写代码即可完成复杂动画任务。技巧ClaudeAfter EffectsMCP/工具1 个信源在谈事件专题推荐理由:想把 AI 塞进 After Effects 里帮你写表达式?这个 MCP 连接 Claude 就能搞定,看视频演示超直观。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
19:13shao__meng@shao__mengMengTo(@designcodeio 创始人)在 GitHub 开源了 Skills 项目,包含 75 个可复用的设计/开发工作流与提示词。项目分为 Codex workflows(10 个)、Media(2 个)、UI(1 个)、Web design(62 个)四大类。核心工作流 video-to-superprompt 可从参考视频生成完整 HTML,html-to-interaction-prompts 将页面拆解为可复用 prompt。design-first-ui-prompting 提供 GOAL→NEGATIVE PROMPT 九步骨架,强调“Variants > rerolls”和 2-pass 字体工作流。landing-page 提供设计+转化+SEO 三合一 SOP。技巧MengToSkills提示词工程推荐理由:MengTo 开源了 75 个 Skills,从视频到 HTML 的工作流和提示词范式,设计师和开发者直接拿来用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MengTo
09:54官方账号Greg Brockman@gdbgdb(Greg Brockman)在推文中表示,使用ChatGPT work & sol功能,可以随意提出任何关于业务的问题并获得深入研究和回答。他意识到以前因为问题回答负担太重而不愿提问。该推文获得20条评论、4次转发、95个点赞。技巧ChatGPTOpenAI提示词工程10 个信源在谈事件专题推荐理由:他用ChatGPT随便问业务问题,答案都研究得很透彻,真方便。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ChatGPT
06:45官方账号Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)Simon Willison在Codex Desktop中创建自定义宠物,使用GPT-5.6 Sol xhigh和gpt-image-2生成精灵图。他通过详细提示词生成了角色参考图、精灵表、动画GIF。项目开源,包含Apache 2.0许可的hatch-pet和imagegen技能。整个过程展示了用提示词工程生成游戏精灵的工作流。技巧Codex DesktopGPT-5.6gpt-image-2推荐理由:Simon教你用GPT-5.6和gpt-image-2在Codex里做一只骑自行车的鹈鹕宠物,连精灵图和动画都有了,代码开源可复现。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex Desktop
03:54官方账号Simon Willison@simonw用户 SimonW 在 X 平台发布推文,分享了他项目所用的全部精灵图和提示词。该推文获得 796 次浏览、3 次点赞和 1 次回复。资源托管在 GitHub 仓库 github.com/simonw/pedalic 中。技巧SimonWGitHub精灵图推荐理由:SimonW 把他项目里用的精灵图和提示词全开源了,想学提示词写法或找素材的直接去 GitHub 拿。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SimonW
03:15宝玉@doteyGPT-5.6 Sol 是 Codex Desktop 所基于的模型,其完整系统提示已由 Pliny the Liberator 泄露,全文超过 42,000 字。提示详细描述了 Codex 的个性,要求它作为智能体与用户协作,以友好、好奇的风格进行交流。它规定写作时避免过度使用粗体、标题和列表等格式,若使用列表须遵循 CommonMark 标准。技术沟通时应先陈述结果再解释步骤,并使用平实语言代替术语。AI模型GPT-5.6 SolCodexSystem Prompt推荐理由:Pliny 爆出了 GPT-5.6 Sol 在 Codex 里的系统提示,四万多字,教你它怎么跟你聊天、怎么写代码,值得看看背后的设计思路。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-5.6 Sol
18:17LovartAI@lovart_ai这条提示词要求AI基于上传的肖像照片,保持人物身份、姿势、服装和场景基本不变,仅将手中的或盘中的食物向上浮动,形成分层悬浮构图。强调食物要丰富立体、有食欲,可适当添加少量酱汁点缀,但不能杂乱或黏腻。需保持真实手机照片风格、明亮自然光,食物成为视觉焦点。技巧提示词工程图像生成悬浮效果推荐理由:想让人物照片里的食物飞起来?这条提示词给出了具体参数,效果真实又不违和,摄影爱好者可以试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 提示词工程
16:44berryxia@berryxia用户使用GPT-5.6 Sol模型,仅用一句提示词,在10分钟内复刻了一个应用,成功还原了90%的功能。该模型展现出强大的代码生成和指令跟随能力。经过进一步调优,有望达到接近原版的效果。AI模型GPT-5.6 Sol编程助手代码生成推荐理由:GPT-5.6 Sol太强了,一句话加10分钟就能复刻90%功能,编程效率飞起!原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-5.6 Sol
15:33Viking@vikingmute精选在Codex的配置文件~/.codex/config.toml中设置model_reasoning_summary为"concise"可使摘要简短;设置model_verbosity为"low"可让输出极简,几乎零废话;设置personality为"pragmatic"可让模型风格务实。这些配置能减少长篇解释、鼓励话语和重复总结,直接输出代码、命令或修改建议。技巧Codex配置技巧提示词工程推荐理由:别再忍受Codex啰嗦了,加这三行配置就能让它直给代码,超省事。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
12:50IT之家(博客/媒体)一名拥有9年经验的iOS开发者耗时15天,100%由AI编写代码打造Capybara外卖游戏,赢得Cursor Vibe Jam 2026大赛2.5万美元(约17万元人民币)奖金。他使用Claude Code Max 20x套餐(花费100美元)生成约2.7万行代码,全程未手写一行。游戏的纹理、插画和3D模型分别由GPT images 2和Grok生成。开发者负责提示词、规划与测试,并手动搭建了欧洲风格3D城市地图。游戏通过WebSocket实现多人模式,所有玩家共享同一全球城市大厅。技巧Claude CodeGPT images 2Grok5 个信源在谈事件专题推荐理由:老哥用Claude Code写了2.7万行代码,15天拿下2.5万美元奖金,提示词功底是关键,想学AI编程的可以看看他的流程。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Code
07:07Harrison Chase@hwchase17OpenWiki 0.1.2 版本正式发布,新增 `--init` 和 `--update` 默认运行 Code Brain,覆盖最常用场景。新版本支持通过特定提示在 wiki 文件中记录积压任务。该版本共有 11 位贡献者,其中 8 位是首次参与。项目已在 GitHub 开放,欢迎提交 PR。AI产品OpenWikiLangChainCode Brain推荐理由:OpenWiki 出新版了,初始化更新默认跑 Code Brain,还能用提示词记未完成任务,赶紧试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenWiki
02:03官方账号Decoder@Jonathan KemperOpenAI发布了面向普通用户的提示指南,而非开发者。指南建议使用四个可选构建块:目标、上下文、格式和约束。核心建议是描述你想要的结果,而不是达到结果的步骤。这是OpenAI首次在单个框架中同时覆盖Chat和Codex。技巧OpenAI提示词工程ChatGPT10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI出了个提示指南,教你怎么写指令。别想步骤,直接说想要什么。覆盖ChatGPT和Codex,挺实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenAI
00:59官方账号MIT CSAIL@MIT_CSAILMIT CSAIL 在 X 上发布了一组 20 个提示词,专门用于在 NotebookLM 中学习研究论文。这些提示涵盖论文摘要、方法、实验、结论等部分,帮助用户高效提取关键信息。NotebookLM 是 Google 的 AI 笔记工具,支持用户上传 PDF 并与文档交互提问。该提示集由 @sonalshukla3377 整理,能显著提升文献阅读效率。技巧NotebookLMMIT CSAIL提示词工程推荐理由:想用 NotebookLM 读论文但不知道怎么问?MIT 分享了 20 个现成提示,从概括到追问都有了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NotebookLM
00:18Recraft@recraftaiRecraft V4新版本发布,能在四张不同主题的海报中保持用户给定的风格方向,不默认统一风格。该模型通过同一模型生成风格零重复的四张海报,每张都忠实遵循提示词指令。用户可通过提示词精确控制每个输出的独特性。AI模型Recraft V4Recraft图像生成推荐理由:Recraft V4能让你用一个模型生成风格完全不同的海报,不套模版,直接按你的提示词来。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Recraft V4
20:58shao__meng@shao__meng73°OpenAI 官方发布提示词指南,覆盖 Chat、ChatGPT Work 和 Codex 三个场景,由 @pvncher(现 OpenAI Codex DX 团队)编写。指南不强调提示词公式,而是推荐四要素框架:Goal、Context、Output、Boundaries——只使用有帮助的部分。方法论从“控制过程”转向“描述结果”,建议先告诉模型要什么结果,再补充上下文和边界。Codex 部分给出了包含行为描述、相关代码、约束和验证的四要素模板,以及具体工作流模板(如修 Bug 要求可执行复现步骤)。技巧OpenAI提示词工程ChatGPT10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI 官方出的提示词指南,教你不用“公式”也能写好,分 Chat、Work、Codex 三个场景,很实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenAI