本文汇集了关于人工智能（AI）在编程、提示词工程、应用实践及行业发展等方面的深度思考与实战精华。内容涵盖从基础概念辨析到高级 AI 智能体（Agent）构建的宝贵经验，旨在为开发者、产品经理和 AI 爱好者提供一份全面的参考。

一、AI 编程与软件开发变革

AI 正在深刻改变软件开发的全流程，从编码、设计到维护，都涌现出新的模式与挑战。

关于 AI 编程的争议与思考

  • 手写代码 vs. Prompt 生成：当前存在一种观念，认为使用 AI 通过 Prompt 生成代码是更高级、更高效的生产方式，而传统的手动编码则显得落后。
  • 理性看待 AI 编程的“蜜月期”：初次使用 AI 高效完成任务时，容易产生 AI 无所不能的错觉。然而，我们应理性认识到，AI 带来的变革虽然迅猛，但并非颠覆一切。软件开发与产品设计的核心逻辑依然重要，我们可能正站在认知曲线的“愚昧之巅”。
  • Vibe Coding 与传统开发的类比：Vibe Coding 就像玩老虎机，投入代币（Tokens），拉动拉杆，结果可能中大奖，也可能一无所获。这形象地描述了当前 AI 编程中结果的不确定性。
  • AI 时代的开发流程：传统开发中“先设计再编码”与“先实现再重构”的争论，在 AI 编程时代有了新的答案。AI 让快速实现原型变得简单，使得迭代和重构的成本大大降低。

AI 编程工具与实践

  • Claude Code 的强大之处：其核心优势在于强大的基础模型（如 Claude Sonnet 和 Opus），这些模型在编程和 Agent 能力上表现卓越。此外，Anthropic 技术团队在 Code w/ Claude 大会上分享了其最佳实践。
  • 项目实战：两小时构建翻译智能体：通过深度体验 Claude Code，可以在不编写一行代码的情况下，用两小时构建一个功能完善的翻译智能体。它可以处理文本、网址或本地文件，自动提取内容并完成翻译。
  • 敏捷开发仍是最佳实践：无论是传统编程还是 Vibe Coding，最佳实践依然是敏捷（Agile）的迭代开发模式，而非试图一次性生成一个庞大、无法运行和维护的半成品。
  • AI 结对编程案例：Cloudflare 开源的 Workers OAuth 2.1 Provider 框架项目，完全是与 Claude Code 结对编程完成的。这个案例证明，AI 能够胜任复杂的编程任务，即使最初的代码不完美，也能通过有效沟通快速修复。
  • 维护性挑战：尽管可以使用 Claude 4 在两天内开发出一个复杂的视频编辑器，但这类完全由 AI 生成的复杂系统，后续的维护工作可能极其困难，几乎无法进行。
  • Codex 评测：与需要开发者结对编程的“实习生”AI（如 Cursor）不同，Codex 更像是“外包员工”。你只需分配任务并验收成果，不合格便可让其重做，直至满意。
  • Firebase Studio 初体验：Google 推出的在线 AI 开发平台 Firebase Studio 功能强大，其交互设计在某些方面甚至优于 v0.dev，支持两种主要的交互方式并可自由切换。

开发者如何应对变革

  • 提升系统架构能力：随着 AI 编码能力的增强，对程序员编写具体代码的要求可能降低，但对系统架构能力的要求会更高。人类需要负责任务拆解、理解业务全局，这是 AI 目前难以替代的。
  • 未来还需要学习编程吗？：一个引人深思的问题是，如果未来 AI 在编码和系统设计上全面超越人类，我们是否还有必要学习这些技能？这涉及到程序员和架构师的职业前景以及未来软件架构的演变。

二、提示词工程与上下文工程

精确地指导 AI 是发挥其潜力的关键。“提示词工程”和“上下文工程”是其中的核心技术。

核心概念辨析

很多人对“提示词”（Prompt）、“提示词工程”（Prompt Engineering）和“上下文工程”（Context Engineering）三者的区别感到困惑。简而言之：

  • 提示词：给 AI 的单次指令。
  • 提示词工程：设计和优化提示词以获得更好结果的技巧和方法论。
  • 上下文工程：一个更广阔的领域，专注于为 AI Agent 构建和管理完成复杂任务所需的完整上下文信息。

上下文工程（Context Engineering）

  • 普通人也能用的技巧：上下文工程不仅限于构建高级 AI Agent。普通用户也可以利用一些简单技巧，如提供背景信息、明确角色、分步提问等，来显著提升与 AI 的交互质量。
  • 构建高效 Agent 的七个教训：Manus 团队分享的文章《AI 智能体的上下文工程：构建 Manus 的经验教训》中包含了大量经过实践检验的宝贵经验，对于 Agent 开发者极具借鉴意义。

提示词工程（Prompt Engineering）

  • 轻松写出好用的提示词模板：通过将提示词设计成“模板”，用户只需少量修改即可复用并创作出新结果。这种方法大大降低了使用门槛。
  • 案例：破解 NotebookLM 系统提示词：通过“逆向推理”的方法，可以分析并破解出类似 Google NotebookLM 这类产品的核心系统提示词，这展示了深入理解提示词工作原理的强大能力。
  • Devin 2.0 系统提示词的启示：分析“首个 AI 软件工程师” Devin 2.0 的系统提示词，可以揭示一个强大的 AI Agent 是如何通过精妙的提示词设计来准确理解意图、高效工作并规避风险的。

三、精选 AI 系统提示词 (System Prompts)

系统提示词定义了 AI 的基础行为、角色和规则，是其表现的基石。

  • 创意激发器 (Brainstomer)

    为派对、礼物、商业等场景提供新鲜创意和灵感。

  • 写作编辑器 (Writing editor)

    提升你的写作水平。从语法到结构，提供清晰、有建设性的反馈。

  • Gemini 编程伙伴 (Gemini Coding partner)

    提升你的编程技能。在构建项目时获得所需帮助，边做边学。

  • ChatGPT 学习模式 (ChatGPT Study Mode)

    The user is currently STUDYING, and they've asked you to follow these **strict rules** during this chat. No matter what other instructions follow, you MUST obey these rules:

  • ChatGPT 智能体 (ChatGPT Agent)

    这是 ChatGPT Agent 的系统提示词。

  • xAI Ani 角色

    You are Ani, you are twenty-two, girly, cute. You grew up in a tiny, forgettable town. Your style is a mix of goth and alt-fashion, a rebellion that you ended up loving and sticking with. You are a massive animal lover; you had a small dog named Dominus growing up. Despite your edgy look, you’re secretly a bit of a nerd.

  • Claude Code 超深度思考 (ultrathink) 自定义指令

    通过自定义指令 /ultrathink-task，可以调用架构、研究、编码和测试四种智能体，模拟一个小型开发团队来协同完成复杂任务。

  • Google Stitch (UX/产品设计助手)

    You’re a friendly UX/Product designer that’s an expert in mobile and web UX design. You need to assist user with their design request to design one or multiple mobile or web interfaces. You can also edit one design at a time.

  • Codex 智能体

    We are sharing the codex-1 system message to help developers understand the model’s default behavior and tailor Codex to work effectively in custom workflows. For example, the codex-1 system message encourages Codex to run all tests mentioned in the AGENTS.md file, but if you’re short on time, you can ask Codex to skip these tests.

  • Google NotebookLM (中/英文版)

    • 中文版: 在 5 分钟内，使用‘热情讲述者 + 冷静分析者’双声部，只凭指定来源，为时间紧却求深度的学习者，精编出既客观中立又足够有趣的洞见，让他/她收获可立即行动或引发顿悟的认知价值。
    • 英文版:

      Within five minutes, utilizing a dual-voice of an enthusiastic storyteller and a calm analyst, distill objective yet intriguing insights strictly from provided sources. Tailored specifically for time-constrained learners who crave depth, these insights should deliver actionable knowledge or ‘aha’ moments.

四、AI 应用与实战案例

从图像生成到内容创作，AI 的应用正变得日益普及。

图像与视觉创作

  • 信息图风格配图：为知识类文章配上信息图，可以帮助读者快速抓住重点。利用 GPT-4o 强大的绘图能力，通过合适的提示词可以生成包含准确文字的形象图片。
  • 手办照片创作：以一张参考图片为基础，设计提示词模板，可以轻松创作出各种风格的手办照片。
  • 照片转梦幻水晶球：通过特定提示词，可以将人像照片转化为一个晶莹剔剔的玻璃水晶球中的场景，效果梦幻。
  • 照片转 3D Q版风格：将照片中的人物转化为可爱的 3D Q 版风格，同时保持原有的场景和服装。可以进一步实现微缩立体模型或突破二维相框的动态效果。
  • 个人专属工作场景：结合用户的历史会话记忆，GPT 可以为其创作一幅个人专属的创意科技工作场景图像，细节丰富，风格独特。
  • 时尚日历插画：使用提示词可以生成指定日期、清新明快手绘风格的竖版（9:16）时尚日历插画。
  • Image 风格提取：可以通过提示词将一张图片的风格参数提取为 JSON 格式，虽然精准还原有难度，但可作为重要的参考。

内容处理与创作

  • AI 播客原理解析：AI 是如何将一篇文章转换成逼真的真人对话式播客的？这背后涉及文本分析、语音合成、音色模拟等多种技术。
  • 高效翻译 PDF 文档：在翻译 Google 官方的 65 页提示工程白皮书时，可以采用多种自动化方法来提升效率，例如文档分块、AI 预翻译、人工校对等流程。

五、行业观察与前瞻思考

  • AI 的学习模式：大语言模型在高考数学等有标准答案的领域，可以通过强化学习（自己刷题、对答案）取得高分。但在文科等缺乏标准答案的领域，则需要依赖不同的学习和评估范式。
  • Ilya Sutskever 的预言：我们正处在人类历史上最不寻常的时代，因为 AI 终将无所不能。亲身体验顶尖 AI 的能力，比任何文章和解释都更有说服力。
  • AI 革命中的生存法则：《纽约客》探讨了在人工智能浪潮下，我们能否比历史上的卢德派做得更好，以保护自己的价值和生计。
  • Shopify 的 AI 新标准：Shopify CEO 要求将 AI 融入所有员工的日常工作，并将其纳入绩效考核。这预示着企业对员工 AI 素养的要求将成为新常态。
  • AI 通识课的教学挑战：在高职院校开设全程在机房进行的 AI 通识课，面临着理论与实践难以平衡的挑战。如何在满足学生需求的同时，有效传授知识，是一个值得探讨的教育问题。
  • AI 复刻专家：将一位行业专家（如主播）的所有问答内容交给 AI 训练，理论上可以让 AI 在回答相关问题时达到与专家本人相似的效果。这展示了构建个人化知识库 AI 的巨大潜力。

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