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被验证过的 AI 使用经验，每条带出处。未实测的标「未验证」，不装懂。

2907条已上架2907 / 2983 · 分批放行726条中文56条已实测✓

治AI的毛病43 条治 AI 的坏毛病：胡编、跑题、格式乱组内有已实测✓

01约束模型的作答（追加固定作答规则）在 PDF 问答等场景中，向 messages 追加一段固定的作答规则，约束输出格式、篇幅与形态，使模型回答更稳定、可控，减少跑题与不一致。这是通过显式约束降低不可靠输出的常用手段。中文已实测✓02基于 PDF 内容进行问答（把文档作为 system 消息做基础作答）用 Kimi API 做 PDF 问答：先通过文件接口上传文件并提取文本，再把提取出的文本放入 messages 的 system 消息中，让模型基于给定材料回答，避免凭空生成。多轮对话时固定文档前缀中文已实测✓03Kimi K3 API 工具调用最佳实践复制页面复制页面工具数量较多时，结合动态加载、tool_choice 与推理强度设计工具调用流程。复制页面复制页面当 Agent 可用的工具达到几十上百个时，不要把所有工具定义一次性放进请求——中文已实测✓04完整流程完整流程会话开始：顶层 tools 只放 search_tools 和少量核心工具；首轮检索：tool_choice: "required" 强制模型调用 search_tools；按需注入：中文实测未过 05输入必要知识何时添加知识：当需要引用专有数据、技术文档、政策条款或约束回答范围时。常见方式：以检索结果（向量库/关键词）拼入 system / user 消息或 instructions 。使用方舟内内置工中文已实测✓06强制模型调用工具："required"强制模型调用工具："required" 当工作流必须走工具链路时使用——例如强制检索、强制查询数据库，不允许模型凭记忆直接作答： { "tool_choice": "required" } 模型中文已实测✓07指导模型使用参考文本来回答问题指导模型使用参考文本来回答问题如果您可以提供一个包含与当前查询相关的可信信息的模型，那么就可以指导模型使用所提供的信息来回答问题 { "messages": [ {"role": "s中文已实测✓08用 tool_choice 强制首轮检索用 tool_choice 强制首轮检索模型可以选择不调用任何工具、直接凭记忆作答。为了确保它先检索再回答，首轮请求设置 tool_choice: "required"： { "model":中文已实测✓09AI 工作流诊断我希望你担任 AI 工作流诊断顾问。我会提供一个反复出现的任务、已有素材、目标用户、输出格式和当前卡点。请先判断这个任务是否值得做成可复用工作流，然后按以下结构输出： 1. 任务边界：这个工作流解决中文已实测✓10结构化 Prompt 的局限性结构化 Prompt 依赖于基座模型能力，并不能解决模型本身的问题，结构化 Prompt 并不能突破大模型 Prompt 方法本身的局限性。已知的无法解决的问题： * 大模型本身的幻觉问题 * 大中文已实测✓11把文件内容通过系统提示词 system prompt 放进请求中messages = [ { "role": "system", "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手，你更擅中文已实测✓12ICIO 提示词框架ICIO 指令（Instruction）告诉它需要完成什么任务。请写一篇关于可持续能源的博客文章，长度大约为1000字，适合中级读者。背景信息（Context）提供任务的背景信息，帮助AI理解中文实测未过 13抬杠高手来源：https://github.com/lijigang/prompts ``` # Role: 抬杠高手 # Profile: - author: Arthur - version: 0.1中文实测未过 14AI 工作流诊断顾问适合内容创作者、课程老师、咨询顾问和小团队，把反复出现的 AI 任务（长文转小红书草稿、会议纪要整理、客户方案初稿、课程模块拆解等）沉淀成可复用的工作流。重点不是让 AI 直接产出内容，而是先把任务边中文已实测✓15创建文本生成模板主要用于文本创作、知识问答、代码生成、对话交互等场景。支持通过Prompt工程框架进行结构化设计。支持两种输入模式：自定义创建：适用于您已有现成的Prompt，希望快速将其模板化或进行简单优化。中文实测未过 16结构化内容：Markdown 与 XML使用结构化内容让模型明确“哪里是规则、哪里是示例、哪里是参考材料”。 Markdown：使用分区（标题、列表）表达层级与规范，如 Identity、Instructions、Examples、Cont中文已实测✓17现代提示技术与经典论文在 CoT / ToT / AoT 之外，值得了解的提示与推理技术。进入推理模型（o1 / R1）时代后，提示方式也在变化——往往"更简洁"反而更好。 | 名称 | 链接 | 简介 | |-----中文已实测✓18现代提示词资源与工具| 名称 | 链接 | 简介 | |------|------|------| | Anthropic 交互式提示工程教程 | [GitHub](https://github.com/anthropi中文已实测✓19案例：帮助用户进行文本问答现在你是一个阅读理解机器人，请深度理解<>引起来的文章，在满足给定要求的情况下根据理解回答${}中的问题。要求：${严格按照回答格式回答，回答的内容必须在文章中有依据，并且你要将文章中对应的内容输出中文已实测✓20上下文管理与成本优化使用 Responses API 简化上下文管理，在多轮对话场景可通过 previous_response_id 传入历史信息，无需手动管理，详见上下文管理。使用上下文缓存降低成本：对于固定系统中文已实测✓21对话调用关联知识库创建知识库后，您获得一个知识库 ID。调用模型服务时，传入知识库 ID，使大模型能获取相关内容以响应用户查询。调用示例 python python（旧）安装 SDK # 安装最新版本 pi中文已实测✓22六大提高性能的策略### 策略一:清晰地表达指令 GPT 无法读取您的思维。如果输出过长,要求它提供简短的回复。如果输出过于简单,要求它提供专业级的写作。如果您不喜欢输出的格式,请示范您希望看到的格式。GPT 模型需中文已实测✓23然后调用 chat-completion, 获取 Kimi 的回答completion = client.chat.completions.create( model="kimi-k3", messages=messages ) print(completi中文已实测✓24官方提示工程指南（2024–2026）各大厂官方的提示工程文档与指南，权威、持续更新，强烈推荐对照阅读。 | 名称 | 链接 | 简介 | |------|------|------| | OpenAI Prompt engineeri中文已实测✓25第三步：贝叶斯更新 —— 持续校准你的认知前两步依赖的全是你当前的认知。但你的认知准吗？贝叶斯更新的核心是一个纪律：对你的每个关键判断，不要持有"对/错"的二元信念，而是持有一个置信度——一个可以被新证据上调或下调的概率。收到支持性证据，中文已实测✓26三、控制输入内容，减少无效上下文输入内容越长，模型需要处理的信息越多。在长对话、知识库问答、文档分析和 Agent 场景中，如果每次请求都携带大量历史内容、无关材料或重复提示词，就会增加处理成本和响应延迟。可以从以下几个方面优化中文已实测✓27DeepSeek V4 思考模式提示技巧DeepSeek-V4（Pro / Flash）默认开启**思考模式**（Thinking Mode），并支持 `low / high / max` 三档推理强度。思考模型的提示写法与传统对话模型有明中文已实测✓28结构化 Prompt 的优势优势太多了，说一千道一万，**归根结底还是结构化、模板化 Prompt 的性能好！** 这一点已经在许多朋友的日常使用甚至商业应用中得到证明。许多企业，乃至网易、字节这样的互联网大厂都在使用结构化中文已实测✓29RASCEF 提示词框架RASCEF 角色（Role）定义AI在交互中所扮演的角色，如电子邮件营销人员、项目经理等。你是一位市场战略家，负责制定全面的上市计划。行动（Action）明确AI需要执行的具体行动，如编写项中文实测未过 30对话中的网络搜索对话中的网络搜索允许 Completions API 调用搜索引擎，将实时网络检索结果与 GLM 的生成能力相结合，提供最新且可验证的答案。 API文档：对话中的网络搜索示例：财经分析摘要 P中文已实测✓