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OpenAI 图像提示词指南深度解读：把图像生成从抽奖变成工程

从模型选型、六步迁移到八条提示词原则：OpenAI 把图像生成写成了一份可测量的工程手册

拆解 OpenAI 官方图像提示词指南：gpt-image-2.5 双模型选型、六步迁移工作流、八条提示词原则、生成与编辑案例矩阵、多轮迭代的边界与验收清单，并提炼五条可复用的工程洞察。

Posted by iceyao on Friday, September 11, 2026

把『基于 URL 写一篇博文』这条 prompt 救回来：一个 Claude Skill 的设计、打造与三轮评测实录

为什么「基于这个 URL 写一篇博文」这条 prompt 几乎注定塌？prompt-optimizer skill 用 5 维度心智模型 + 5 步工作流把它救回来。本文先讲清楚它从概念构思到定型上线的 4 阶段开发过程、设计动机和实现原理，再把一份完整的双轨评测（质量评测 21/21 vs 4/8、触发评测三轮迭代 F1 0.90 → 1.00、全样本 3/3 全票一致）拆给你看，附 8 张数据信息图。读完你会知道——评测 skill 不只是看分数，更是看分数停在 100% 之后还有什么可以改。

Posted by iceyao on Saturday, May 16, 2026

Claude Code 开发经验深度解析：为什么提示词缓存是一切

从 prefix matching 到 cache-safe forking，系统拆解 Claude Code 背后的提示词缓存工程

基于 Anthropic 官方博客 Lessons from building Claude Code: Prompt caching is everything 的深度技术解读。文章系统分析 Claude Code 在长期运行 Agent 场景下如何围绕提示词缓存设计 prompt 布局、工具集合、Plan Mode、MCP 工具延迟加载和 compaction 机制，并总结可落地的工程实践清单。

Posted by iceyao on Friday, May 1, 2026

CL4R1T4S 项目深度解析：AI 系统透明度与系统提示词工程

从 25 家 AI 厂商的系统提示词说开去：一场由社区驱动的 AI 透明度实验

深度解析 GitHub 项目 elder-plinius/CL4R1T4S：一个收录了 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Cursor、Windsurf、Devin、Perplexity 等 25 家主流 AI 产品系统提示词的开源仓库。本文不仅梳理项目背景、仓库结构、分层技术架构和提取方法论，还逐一拆解 Claude Opus 4.7、ChatGPT-5、Grok 4.1、Gemini 2.5 Pro、Cursor Composer、Cascade、Devin 2.0、Perplexity Deep Research 八款知名产品的真实系统提示词片段，帮助开发者看清商用 LLM 背后 Prompt Scaffold 的工程化实践与价值取向差异。

Posted by iceyao on Monday, April 27, 2026

Claude 提示词工程最佳实践深度解析：原则、技巧与 Opus 4.7 适配

从黄金法则到 effort 参数：一份面向开发者的 Claude 提示词工程实战指南

基于 Anthropic 官方 Claude Prompting Best Practices 文档的深度解读。系统性整理 Claude 的通用提示词原则、XML 结构化、长上下文排版、effort 参数调优、工具使用与代理工作流治理等关键技术，并重点解析 Claude Opus 4.7 在指令遵循、工具使用、子代理、前端默认风格等方面的行为变化，帮助开发者在真实产品中高效、稳定地驾驭 Claude。

Posted by iceyao on Saturday, April 25, 2026