Prompt to Production: The Future of AI Code Workflows（在新分頁開啟原站）
探討 Prompt-to-Production 如何改變軟體工程，讓 AI 從編寫程式碼轉向規劃執行流程。作者強調在 AI 能力提升後，規劃、驗證與確認比編寫本身更重要，並介紹了如何設計先於 AI 執行的工作流程。
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提示工程
Prompt Engineering ・ 105 筆內容
怎麼把需求講清楚，讓模型穩定產出想要的結果。
也叫做：提示工程、提示詞、提示词、prompt engineering、prompting、prompt、prompts、few-shot、system prompt、咒語
學習路徑
由淺入深：入門 → 進階 → 高階
入門初窺門徑
System prompt | AI Coding Dictionary
AI Hero（Matt Pocock）● 有原文
愛好 AI Engineer 電子報 🚀 大神 AK 加入 Anthropic #37
ihower（張文鈿）● 有原文
Prompt to Production: The Future of AI Code Workflows（在新分頁開啟原站）
IBM Technology7 分鐘○ 無原文
How Anthropic ACTUALLY Prompts Fable 5.1（在新分頁開啟原站）
Nate Herk ｜ AI Automation12 分鐘○ 無原文
進階登堂入室
FIXING Opus 5: PROOF that Prompt Engineering IS NOT DEAD（在新分頁開啟原站）
IndyDevDan34 分鐘○ 無原文
State-Of-The-Art Prompting For AI Agents（在新分頁開啟原站）
Lightcone Podcast31 分鐘○ 無原文
Harness Engineering 到底是什么？概念、实战与争议，一次全部讲清楚（在新分頁開啟原站）
马克的技术工作坊37 分鐘○ 無原文
I don't prompt agents anymore...（在新分頁開啟原站）
AI Jason22 分鐘○ 無原文
高階爐火純青
Harness Engineering for Self-Improvement
Lilian Weng（部落格）● 有原文
Effective context engineering for AI agents
Anthropic Engineering Blog● 有原文
排行前 43 名
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System prompt | AI Coding Dictionary
本文解釋了系統提示詞（System Prompt）在 AI 程式設計工具中的核心作用。它定義了代理的立場、行為規範、可呼叫的工具及輸出格式，並說明這些指令通常由工具供應商預先設定，並優先於使用者訊息被模型執行。
How Anthropic ACTUALLY Prompts Fable 5.1（在新分頁開啟原站）
影片解釋了 Anthropic 如何實際使用 Fable 5.1 來生成 Prompt，並展示了其運作機制。
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Designing with Claude: From prompt to production（在新分頁開啟原站）
介紹如何運用 Claude 從 Prompt 開始，逐步完成實際生產，涵蓋從概念到落地的完整流程。
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FIXING Opus 5: PROOF that Prompt Engineering IS NOT DEAD（在新分頁開啟原站）
介紹如何透過精確的系統提示詞工程，解決 Opus 5 模型冗長且難以溝通的問題。讀者將學會使用 D1/R1/F1 類似的參考點來建立快速共享語境，避免模型重複輸出，從而將智慧助手轉化為具備系統思維的資深工程師。
5.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Making $$$ with Loop Engineering（在新分頁開啟原站）
Greg Isenberg 在 40 分鐘影片內，解釋 Loop Engineering 如何透過程式碼結構最佳化，讓 AI 模型在處理資料時能更快速、準確地生成高價值內容。
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Lesson 7: Effective prompting techniques (Deep Dive) | AI Fluency: Framework & Foundations Course（在新分頁開啟原站）
本課程探討如何透過有效提示技巧提升 AI 回應品質，幫助使用者更精準地引導模型產出。
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How Anthropic uses Claude in GTM Engineering（在新分頁開啟原站）
介紹了 Anthropic 如何運用 Claude 進行 GTM 工程，內容聚焦於該工具在特定領域的實際應用與效能。
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One Prompt Every AGENTIC Codebase Should Have (For Engineering Teams)（在新分頁開啟原站）
介紹如何為 AGENTIC 程式碼庫建立單一提示詞，幫助工程團隊提升效能。
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Tool, skill, or subagent? Decomposing an agent that outgrew its prompt（在新分頁開啟原站）
探討當 AI 工具超越原本的提示詞限制時，如何解構並重新定義其角色。
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I don't prompt agents anymore...（在新分頁開啟原站）
AI Jason 分享他不再使用 Prompt 來驅動 Agent 的經驗，探討了為何這種方法已不再有效，並提出新的思考方式。
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Harness Engineering 到底是什么？概念、实战与争议，一次全部讲清楚（在新分頁開啟原站）
Harness Engineering 是 AI 圈新提出的概念，指構建用於長期執行的智慧體（Agent）的架構與工具，以解決 Prompt Engineering 無法處理的複雜任務。
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Loop Engineering 是什麼？開發人員居然不愛最強模型？｜泛科學院（在新分頁開啟原站）
探討 Loop Engineering 概念，指出開發人員因模型能力不足而放棄使用，並介紹如何透過此方法提升模型效能。
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愛好 AI Engineer 電子報 🚀 大神 AK 加入 Anthropic #37
報導大神 AK 加入 Anthropic 的新聞，並分析 OpenAI 推出即時語音模型、Claude 4.7 表現不佳及 GPT-5.5 受歡迎的市場動態。
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Stephane Jourdan, Simon Rohrer & Pini Reznik - From Pipelines to Prompts: Surviving the Shift to AI（在新分頁開啟原站）
探討如何從管道轉向提示詞，幫助讀者掌握 AI 時代的生存策略。
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Day 16 - System Prompt 該寫什麼
這篇文章詳細介紹了如何為 Coding Agent 撰寫 System Prompt。作者將 System Prompt 分為「行為守則」與「環境資訊」兩部分：守則包含查證再回答、驗證程式碼、不重複述工具呼叫、以及安全規範（如不讀取未開放…
How Metaview built self-improving prompts for application review（在新分頁開啟原站）
介紹 Metaview 如何開發能自我提升的應用程式評論提示，讓使用者只需輸入指令即可自動生成分析報告。
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Loop Engineering
Loop Engineering 讓使用者不再直接提示 AI，而是設計系統讓 AI 自行執行迴圈任務。文章介紹了五個核心元件：自動化、工作樹、技能、外掛與子代理，並強調記憶與狀態管理的重要性。
Runway’s WorldPrompt and the Engineering of Real-Time Worlds
Runway 推出 GWM Worlds 2，引入 WorldPrompt 格式，允許使用者即時指定世界狀態並生成時間序列事件。
Antigravity Arcade: From prompt to game in minutes（在新分頁開啟原站）
Google 推出的 Antigravity Arcade 是一個透過 Prompt 在數分鐘內生成遊戲的演示影片，讓使用者能直接體驗即時互動的遊戲開發流程。
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Intelligence ≠ Knowledge: Why Context Beats Bigger Models（在新分頁開啟原站）
回顧 2025 年的混亂，預測 2026 年 AI 將進入高風險現實。內容探討了從提示工程轉向以上下文為核心競爭優勢的趨勢，以及企業級開放模型與 AI 程式設計多玩家並存的展望。
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The Creators of Claude Code and OpenClaw don't Prompt Their Agents Anymore?!（在新分頁開啟原站）
兩位開發者宣佈不再向 AI 代理傳送提示詞，引發對 AI 行為的質疑。
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Agentic Prompt Engineering with Claude Code (For you, your team, and your AGENTS)（在新分頁開啟原站）
介紹如何透過 Claude Code 進行 Agentic Prompt Engineering，讓使用者與團隊能自主管理 AI 代理。
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How to prompt Gemini 3.1 for Epic animations（在新分頁開啟原站）
介紹如何將 Gemini 3.1 用於製作宏偉動畫，內容僅涵蓋基本提示詞技巧，未提及具體程式碼或工具。
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Building the GitHub for RL Environments: Prime Intellect's Will Brown & Johannes Hagemann（在新分頁播放音檔）
Prime Intellect 的 Will Brown 與 Johannes Hagemann 探討了從靜態提示詞轉向「環境基」AI 開發的趨勢，並介紹了他們旨在普及前沿訓練的 Environments Hub 平台。
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Why The Prompt Matters Less Than The Context（在新分頁開啟原站）
影片由前銀行與 AI 公司資料科學家 Hamel Husain 分享，他從 20 年前開始在資料與機器學習領域工作，現在專注於如何建立能實際測試與最佳化的 AI 產品。
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用 AISuite 打造自己的「員瑛式思考產生器」（在新分頁開啟原站）
介紹如何使用 AIsuite 打造自己的對話機器人，以「員瑛式思考生成器」為例，教導讀者如何設計 Prompt 並建立 AI 互動系統。
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寫作吧，菜鳥工程師！（上）
探討工程師寫作的重要性，指出寫作能幫助澄清模糊概念、獲取免費審查並建立個人品牌。作者強調寫作不是為了文學造詣，而是為了將模糊經驗轉化為清晰知識，並提供找題目的三個問題來鼓勵讀者開始寫作。
Why Context Beats Every Prompt You'll Ever Write（在新分頁開啟原站）
探討 AI 開發者常誤以為重點在撰寫精確提示，實則應聚焦於管理上下文。作者 Guy Podjarny 與 Simon Maple 提出「上下文開發生命週期 (CDLC)」框架，說明如何建立政策、平台資料與應用情境的三層結構，並提供如何透過…
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Building an AI Agent in 100 Lines of Code | Yaniv Aknin（在新分頁開啟原站）
Yaniv Aknin 解釋了 AI 提示詞中隱藏的指令層面，強調理解這些背景資訊對設計工具至關重要。他指出工具設計比單純的推理能力更關鍵，並探討了如何讓模型在有限工具下更靈活。
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Build Crew Live: Episode 8: Prompt Shootout and the importance of feedback loops（在新分頁開啟原站）
探討 Prompt Shootout 與回饋迴圈的重要性，內容聚焦於如何透過系統化方法最佳化 AI 工作流。
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Launching Build Crew AI agent best practices and prompting strategies with the Amp team（在新分頁開啟原站）
介紹 Amp 團隊的 AI 最佳實踐與提示策略，幫助使用者掌握如何高效使用 AI 工具。
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Live coding, Prompt Duel at Dawn, win $500 Amp Credits and more! Join us for "Craft & Chaos"（在新分頁開啟原站）
介紹一場名為「Craft & Chaos」的 Live Coding 活動，邀請使用者在 Dawn 時間段參與 Prompt Duel 競賽，並有機會贏得 500 點 Amp Credits 及其他獎勵。
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Live coding, Prompt Duel at Dawn, win $500 Amp Credits and more! Join us for "Craft & Chaos"（在新分頁開啟原站）
介紹一場名為「Craft & Chaos」的活動，邀請觀眾參與 Live coding 與 Prompt Duel 比賽，並有機會贏得 Amp Credits 等獎勵。
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The Caveman Prompting Challenge
James Barney 探討了「少字多效」的提示技巧及其極限。他強調在 FinOps 與 AI 工作組中，需平衡成本、速度與準確性，並提出「隱形購物者問題」：當使用者無法預知需求時，AI 如何避免盲目瀏覽資料？
12次觀看Gemini 4 終於登場：一次可輸出 100 萬 token，Google 為何要把 AI 單次工作量做這麼大？
Google 於 9 月 30 日推出 Gemini 4 Argon，將輸出 Token 上限從 64K 提升至 100 萬，旨在處理更長的工作流程。
Day 16 - System Prompt 該寫什麼
這篇文章詳細介紹了如何為 Coding Agent 撰寫 System Prompt。作者將 System Prompt 分為「行為守則」與「環境資訊」兩部分：守則包含查證再回答、驗證程式碼、不重複述工具呼叫、以及安全規範（如不讀取未開放…
Claude Code’s Next Era — Thariq Shihipar, Anthropic
本節目由 Anthropic 的 Thariq Shihipar 主持，介紹了公司在 AI 金融領域的最新成果，包括 Claude Tag、Sonnet 5 等模型以及「Claude Mods」系統。
Why The Prompt Matters Less Than The Context（在新分頁開啟原站）
影片由前銀行與 AI 公司資料科學家 Hamel Husain 分享，他從 20 年前開始在資料與機器學習領域工作，現在專注於如何建立能實際測試與最佳化的 AI 產品。
658次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Prompt to Production: The Future of AI Code Workflows（在新分頁開啟原站）
探討 Prompt-to-Production 如何改變軟體工程，讓 AI 從編寫程式碼轉向規劃執行流程。作者強調在 AI 能力提升後，規劃、驗證與確認比編寫本身更重要，並介紹了如何設計先於 AI 執行的工作流程。
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Long-Horizon Agents Need Experiments, Not Just Prompts — Erina Karati（在新分頁開啟原站）
探討長時程代理需要實作實驗而非僅靠提示詞，強調透過實際操作來驗證 AI 行為。
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Opus 5.5 做的动画，视频模型根本做不出来 | 回到Axton（在新分頁開啟原站）
本影片展示 Opus 5.5 如何僅憑一段提示詞，在 23 分鐘內生成水墨動態網頁《墨韻》與鵜鶘 3D 動畫《鵜鶘騎腳踏車》。
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Runway’s WorldPrompt and the Engineering of Real-Time Worlds
Runway 推出 GWM Worlds 2，引入 WorldPrompt 格式，允許使用者即時指定世界狀態並生成時間序列事件。
System prompt | AI Coding Dictionary
本文解釋了系統提示詞（System Prompt）在 AI 程式設計工具中的核心作用。它定義了代理的立場、行為規範、可呼叫的工具及輸出格式，並說明這些指令通常由工具供應商預先設定，並優先於使用者訊息被模型執行。
Model provider request | AI Coding Dictionary
本文解釋了 AI 程式碼字典中「模型提供者請求」的概念，說明單一使用者訊息可能引發多輪模型請求，每輪請求都包含完整上下文，且請求本身是計費單位。
