拍一张生活照，让 AI 圈出五六个日常物品、标上英文单词和简短例句，做成一页能发社交平台的手账图。背单词的一种不枯燥玩法。
让 AI 写前端有个老问题：生成按钮颜色对，再生成卡片颜色又变了。不是能力问题，是它每次都在重新猜你的设计系统。
工程师 Boris Cherny 分享自己每天都在用的 15 个功能，85 万人看过。作者说自己也只用到一半。
输入一句话，一分钟内拿到能直接发的视频。三条生成路径、参数速查表、一个五要素提示词公式加五个场景模板。
12 个场景，每个都给可直接复制的 prompt 模板和完整工作流。价值不在于告诉你它能做什么，而在于怎么用才用得好。
看到好看的网站想参考？给一个网址，它自动截图、提取设计 token、分析交互，然后并行构建。13 个 AI 编程工具通用。
Boris 上播客现场演示，比官方文档有意思得多。他同时跑 5 到 10 个实例，每天一半的代码在手机上写。
MCP、A2A、UCP、AP2、A2UI、AG-UI——一堆缩写都说自己是标准。这篇用一个案例，逐个加协议，看每个到底解决什么问题。
YAML 格式对了、目录结构也对，跑出来就是差点意思。问题不在格式在设计。Google 总结的五种技能设计模式。
Anthropic 负责 Skills 系统的工程师，把公司内部几百个技能的使用经验做了总结：分类、写法、踩坑全覆盖。
AI 图一眼能认出来，不是画质不够，恰恰是太完美了。真实照片从来不完美——往提示词里加瑕疵，才是去 AI 味的核心。
一句话总结：别把 AI 编程助手当一次性工具，当长期队友培养。教它你的习惯，越用越顺手。适用于所有 AI 编程工具。
紫色渐变、卡片叠卡片、Inter 字体、按钮弹跳——AI 做的网站为什么都长一个样。17 条命令专治这个。
不用手动建文件也不用懂技术。把一段提示词粘进去，回答它的提问，它自己把你的工作系统搭出来。
一条提示词同时搞定产品摄影和平面排版：模特、大字标题、品牌丝带、UI 组件全在一张图里。五层结构逐层拆开。
在对话框里敲一句「找三家迈阿密的厨房装修公司」，几秒后拿到公司名、评分和评价。全程不写一行代码。
一个免费的互动课程，直接在 Cowork 里上课——Claude 陪你做真实任务来教你。三步就能开始。
巨手握钢笔在纸上写字，墨水流过的地方角色和场景像微缩模型一样长出来。这个玩法拆成五层结构，换个题材就是新的。
微距、动作镜头、信息图、UGC 风、文字渲染、建筑图纸、高密度细节、多语言本地化——八个场景各配一条完整提示词和效果图。
Shell 管怎么动手、Skills 管怎么干活、Compaction 管长任务不断片。OpenAI 把 Agent 拆成这三块，配 10 条组合建议。
每次都要重讲一遍你的风格和流程？技能就是把这些重复交代固化成文件，让它自己去读。官方创建指南全流程。
开发者扒开这个 AI 助手的内部，发现它厉害不在技术复杂，而在每个关键节点都选了「够用且简单」的方案，再串成一条清晰的链。
50 条按难度倒着排，从奠基篇一路到终极进阶。每条都配一句解读，说清这条到底在解决什么。
四个真实案例展示一款能真正「动手干活」的 AI：整理文件、做研究、生成幻灯片、追踪社交趋势。看得见 AI 从建议者变成执行者的那条线。
不会 PS 也要做出有吸引力的封面。这篇把 Dan Koe 的视觉公式拆开，配中英对照提示词和四个不同主题的示例。
觉得它「时灵时不灵」，问题大概率不在模型在用法。这篇不教更多功能，教怎么把它当成靠谱的工程协作者。作者有亚马逊、迪士尼的背景。
一句话提示词的问题是输出不稳：这次白狗下次黑狗。JSON 把主体、背景、风格、光线拆成独立字段，改哪个只影响哪个。
Anthropic 开发者社区主管 Ado 在 2025 年 12 月每天发一条技巧，最后汇总成 31 条。从让它读懂项目开始，到快捷键、上下文管理逐级往上。
Boris Cherny 是 Claude Code 的创造者，他写了一篇长推分享自己怎么用。核心一句话：把它当搭子，不是当工具。
不会写代码的人，用 AI 从零搭出落地页、带数据库的 Web 应用，最后把 App 送上架。这篇把整条路走了一遍。
《像艺术家一样偷》的核心是：没有真正的原创，创意都是组合、模仿、转化。这篇把它拆成 8 个提示词模板，从找灵感一路走到变现。
从密集的研究报告到一份能看的演示文稿，中间的认知负荷最重。八个做法把研究、构思、视觉设计串成一条流水线。
以往 AI 生成的幻灯片要么好看不能改，要么能改不好看。这套做法把内容生成和视觉绘制分开，两头都要。
Agent 从聊天机器人变成能自主干活的系统之后，最大瓶颈变成了「它记不清上下文」。Google 的解法是把上下文当可编译系统来管。
DeepMind 的研究：让 AI 答完之后立刻扮演自己的反对者，逼它找出自己的逻辑漏洞。两步就能用，显著提升推理正确率。
Google 教育团队面向大学生和教师写的完整手册。核心是学术场景下怎么安全有效地用 AI，配一个写好提示词的五步框架。
官方团队写的工作指南。除了平台功能，更值钱的是那套「用 AI 工作」的思维模型——怎么提问、怎么引用上下文、怎么把工作流拆成步骤。
每次开新对话都要重讲一遍背景？项目功能把知识库和指令固定下来。这篇讲清什么是项目、为什么用、怎么管。
从「好玩」到「能用」的分界线在文字渲染、角色一致性和高分辨率。先立四条黄金法则，再给十个专业场景的具体打法。
反复说「再重写一版」「语气不对」，问题不在模型——你提的是结果需求，没有设计任务。五个框架把需求翻译成 AI 能执行的结构。
Anthropic 官方定义提示词工程是「艺术与科学」。这篇把它从「怎么措辞」抬到「怎么设计」：四大基础加进阶策略。
不给具体要求，大模型生成网页几乎总是白底紫渐变加 Inter 字体。这不是偷懒，是分布收敛。用技能给它装上专属设计指导。
好的视频提示词不是描述场景，是讲一个从头到尾流动的故事：画面、角色、动作、光线、声音全都覆盖，时间上还得连贯。
把生成视频当拍片：先想清楚镜头怎么走、光从哪来、声音是什么。这份指南把导演的工作方法翻译成提示词。
六句话，简单到像废话：「我们一起想想」「我没看到什么」「拆开讲」。但它们能把 AI 从应答机器变成思考伙伴。
从造型生成到接第一个客户的完整流程。五步工作流、中英双语提示词模板、参考图换风格的方法，最后是三步变现计划。
官方视频提示指南。核心是提示词要写成一个完整的镜头描述——画面、物理、时间连贯性都交代清楚，模型才不会自由发挥。
OpenAI 内部安全、前端、基础设施等团队日常怎么用 Codex。五个用例：读懂代码、重构迁移、性能优化、补测试覆盖、提速。
Google 给 NotebookLM 加了一批学生向功能，目的是把被动阅读变成主动学习。六种用法：做题卡、定制报告、学习指南、权威教材、音频概览、师生协作。
把生图提示词写成 JSON：风格、技术规格、材质、环境、构图各占一个字段。结构化之后每一项都能单独改而不影响其他。
聊天模型天生健忘。Google 的 ADK 给 Agent 加两种记忆：会话内的临时笔记，和跨会话的长期档案。用一个 Python 家教 Agent 走通全流程。
Agent 改错文件、跑偏任务、幻觉出不存在的函数，多数时候不是模型笨，是上下文没给够。这篇给出四要素和可套的模板。
有人让 ChatGPT 写一封自然的邮件，失败了 147 次，崩溃之下随口一说，反而撞出一种元提示结构：先让 AI 帮你把提示词写好。
十个摄影术语，从散景隔离到棱镜炫光到布伦尼泽方法。这些词是从真实镜头语言里搬来的，换哪个生图模型都认。
Anthropic 官方拆自家深度研究模式的架构：一个主 Agent 指挥多个子 Agent 并行干活。角色怎么划、提示词怎么写、原型到生产卡在哪，都说了。
和 Copilot、Cursor 这类助手协作，输出质量高度取决于你怎么开口。这份手册把提示工程拆成一套总原则加十种可复用技巧。