wiki-ingest batch 2026-04-16 early morning: Never-write-another-prompt, OpenAI ChatGPT个性化定义, RAG(duplicate)
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title: "变量注入"
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type: concept
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tags: [prompt-engineering, ai-tools]
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date: 2026-04-16
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## Definition
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变量注入(Variable Injection)是在提示词模板中插入动态占位符(如 `{{variable_name}}`),运行时替换为具体内容的技术机制,实现一次模板生成、多次自定义使用。
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## Core Properties
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- 符号形式:`{{topic}}`、`{input}`、`$variable` 等多种约定
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- 目的:提示词模板复用,避免为每项任务重写提示词
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- 上下文注入:将具体任务内容注入模板,保持模板结构稳定
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## Usage Patterns
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1. 模板定义:固定结构 + 变量槽位
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2. 运行时填充:用户或系统代入实际内容
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3. 链式传递:变量输出作为下游步骤的输入
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4. 类型约束:部分系统支持变量类型声明(字符串/列表/数字)
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## Examples
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- [[Never-write-another-prompt]]:工具支持在生成提示词中使用变量实现定制化
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- [[Nano Banana结构化提示词框架]]:9 层结构中可嵌入变量实现多场景复用
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- [[Agent Skill 设计模式]]:Generator 模式通过填空流程强制一致输出,变量是关键机制
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## Related Concepts
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- [[提示词库]]:变量注入是提示词库模板的核心技术基础
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- [[Prompt工程]]:变量注入是高级 Prompt 工程的常用技术
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- [[Generator]](Agent Skill 模式):通过填空流程实现强制一致输出
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34
wiki/concepts/提示词库.md
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wiki/concepts/提示词库.md
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@@ -0,0 +1,34 @@
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title: "提示词库"
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type: concept
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tags: [prompt-engineering, ai-tools]
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date: 2026-04-16
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## Definition
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提示词库(Prompt Library)是平台提供的现成提示词模板集合,用户可从中选择适合自己任务的模板,进行二次编辑后使用,无需从零编写。
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## Core Properties
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- 来源:平台预置 + 用户贡献
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- 用途:灵感参考、模板复用、降低提示词编写门槛
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- 价值:专业提示词定制费用 $100–$500/条,提示词库将此成本降至零
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## Usage Patterns
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1. 任务分类浏览:按用途(写作/编程/分析等)筛选
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2. 变量注入:模板含占位符,用户填入具体内容
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3. 二次编辑:在模板基础上添加上下文和约束
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4. 收藏积累:个人常用提示词归档复用
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## Examples
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- [[Never-write-another-prompt]]:视频演示的工具提供平台级提示词库
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- [[Useful-Prompt-Lib]]:Anthropic Claude 官方 60+ 模板库
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- ComposioHQ Awesome-Claude-Skills:按场景聚合的提示词资源库
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## Related Concepts
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- [[Prompt工程]]:提示词库是 Prompt 工程的复用基础设施
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- [[变量注入]]:提示词库模板的核心技术机制
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- [[Nano Banana结构化提示词框架]]:结构化提示词框架,可作为提示词库条目
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## Related Entities
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- [[Anthropic]]:Claude 官方提示词库提供商
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- [[ComposioHQ]]:Awesome-Claude-Skills 提示词资源库维护方
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wiki/concepts/自定义指令.md
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wiki/concepts/自定义指令.md
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title: "自定义指令"
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type: concept
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tags: [prompt-engineering, personalization, ai-tools]
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date: 2026-04-16
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## Definition
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自定义指令(Custom Instructions)是 AI 助手(如 ChatGPT)在每次对话启动前接收的持久化配置,通过双字段结构(Instructions + User Details)将用户背景和响应偏好编码,使 AI 无需每次重复声明即可提供符合用户认知风格的输出。
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## Core Properties
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- 双字段结构:Instructions(AI 行为偏好)+ User Details(用户背景信息)
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- 持久化:配置一次,全局生效,无需在每次对话中重复说明
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- 质量影响:配置质量直接决定 AI 输出质量天花板
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- 迭代优化:可随时修改,AI 实时适应
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## 设计原则
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1. 明确"做什么":声明期望的响应风格(详细/简洁/推理优先等)
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2. 明确"不做什么":边界声明(如不道德说教、不泛泛而谈)同样重要
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3. 提供上下文:用户背景帮助 AI 校准技术深度和举例方式
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4. 量化偏好:具体要求(如"详尽程度 8/10")优于模糊指示
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## 与相关概念的区别
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- [[个性化]]:自定义指令是实现个性化的具体技术手段
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- [[Prompt工程]]:自定义指令属于系统级 Prompt,级别高于单次对话 Prompt
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- [[Agentic AI]]:Agentic AI 的个性化依赖自定义指令 + 动态学习
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## Examples
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- [[OpenAI-ChatGPT-个性化定义]]:47岁前云服务高管,TikTok 跨境电商创业者,偏好详尽推理+反权威论据
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- ChatGPT 官方默认自定义指令模板
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- Claude/Gemini 等平台的类似系统提示配置
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## Related Entities
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- [[OpenAI]]:Custom Instructions 功能首发平台
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- [[ChatGPT]]:主要支持的 AI 应用载体
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wiki/entities/OpenAI.md
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wiki/entities/OpenAI.md
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@@ -0,0 +1,24 @@
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title: "OpenAI"
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type: entity
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tags: [ai-company, llm-provider]
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date: 2026-04-16
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## Profile
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- 全称:OpenAI
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- 类型:AI 研究与部署公司
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- 核心产品:GPT-4、ChatGPT、API、DALL-E、Sora
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- 成立:2015年
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## Key Products
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- **ChatGPT**:对话式 AI 助手,2022年发布,开创消费级 AI 应用浪潮
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- **GPT-4**:多模态大语言模型,API 开放
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- **Custom Instructions**:ChatGPT 个性化配置功能,用户可定制 AI 响应行为
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## 与 Wiki 的关联
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- [[OpenAI-ChatGPT-个性化定义]]:用户(比利哥)ChatGPT 个性化配置实例
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- [[自定义指令]]:OpenAI ChatGPT 平台提供的个性化机制
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## Aliases
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- OpenAI
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@@ -3,10 +3,17 @@
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## Overview
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- [Overview](overview.md) — living synthesis
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## Sources (2026-04-16 Early Morning Batch)
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- [Never Write Another Prompt](sources/Never-write-another-prompt.md) — YouTube 视频笔记:提示词生成工具,描述转结构化提示词 + 变量注入 + 提示词库复用,$100-500/条专业定制降至零成本
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- [OpenAI ChatGPT 个性化定义](sources/OpenAI-ChatGPT-个性化定义.md) — Custom Instructions 配置实例:47岁云服务高管转型 TikTok 跨境电商,偏好详尽推理+反权威论据+精准表达
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## Sources (2026-04-16 Batch 2)
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- [在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5-Coder 7B](sources/在Ubuntu安装Ollama并运行Qwen2.5-Coder7B.md) — Ubuntu 本地部署 Ollama + Qwen2.5-Coder 7B:3 条命令完成安装;qwen2.5-coder:7b 比通用 Qwen2.5 更适合 DevOps/SQL/Kubernetes 等工程任务;OLLAMA_HOST=0.0.0.0 开放远程 API 供 n8n/OpenClaw 调用
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||||
- [如何在Ubuntu Server上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹](sources/如何在UbuntuServer上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹.md) — Ubuntu + Synology NAS NFS 永久挂载:NFS 相比 Samba 保留 Linux 文件权限(rsync 恢复 Docker 卷不报错);/etc/fstab + _netdev 参数防开机卡死;rsync 备份脚本必须加入 mountpoint 检查
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||||
- [Install Apache Superset in Docker](sources/Install-Apache-Superset-in-Docker.md) — Docker 一键部署 Apache Superset GHA 版本:8777 端口暴露;fab create-admin → db upgrade → load_examples → init 初始化流程
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||||
- [Google 神级生产力工具 GitHub 开源平替](sources/Google神级生产力工具GitHub开源平替.md) — 6 款 NotebookLM 开源平替:Open Notebook(14.6k⭐,16+ AI 提供商)、SurfSense(11.4k⭐,混合搜索+RBAC)、Podcastfy(专注播客,100+ LLM)、PageLM(教育平台)、InsightsLM(Supabase+N8N 后端)
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- [Nano-Banana Pro 提示词进阶策略](sources/Nano-Banana-Pro-Prompting-Guide.md) — Google Nano-Banana Pro 10 大能力维度:Identity Locking(14 参考图)、Search Grounding、Text Rendering SOTA、Thinking Mode;黄金四法则:Edit不重roll、自然语言、具体描述、提供上下文
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||||
- [普通人如何在AI时代赚钱](sources/普通人如何在AI时代赚钱.md) — 乔布斯视角 AI 时代赚钱三原则:品味值钱(护城河)、端到端优于零件、死亡过滤器筛选热爱;正确问题框架:「AI 让我能做到什么以前做不到的事」
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## Sources (2026-04-16 Early Morning Batch)
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- [How Can a Multi Cloud Strategy Transform Your Business ROI](sources/How-Can-a-Multi-Cloud-Strategy-Transform-Your-Business-ROI.md) — 多云策略(AWS/Azure/GCP)提升业务 ROI:78% 企业使用 3+ 公有云;多云规避供应商锁定、提升韧性/弹性/安全性;30% 运营成本降低;电商/医疗/金融行业落地路径
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@@ -89,6 +96,13 @@
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- [养虾日记1:用 OpenClaw 管了 28 万张照片](sources/养虾日记1-OpenClaw照片整理实战.md) — OpenClaw AI Agent 照片整理实战:MD5 精确去重、小文件清理、分 8 批次凌晨执行、Telegram 报告
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||||
- [不谈技术:普通人该怎么在AI时代赚钱](sources/普通人如何在AI时代赚钱.md) — AI 时代赚钱三原则:品味是护城河、端到端优于零件、死亡过滤器筛选真正热爱
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## Entities (2026-04-16 Batch 2 Continued)
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- [Open Notebook](entities/Open-Notebook.md) — NotebookLM 开源平替,14.6k ⭐,支持 16+ AI 提供商和多模态输入
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- [SurfSense](entities/SurfSense.md) — AI 搜索与研究智能体,11.4k ⭐,Notion/YouTube/GitHub 整合+混合搜索+RBAC
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- [Podcastfy](entities/Podcastfy.md) — 专注播客生成,支持 100+ LLM 和多种 TTS 引擎
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||||
- [Nano-Banana Pro](entities/Nano-Banana-Pro.md) — Google 图像生成模型,从"娱乐级"升级到"专业级资产生产"
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- [乔布斯.skill](entities/乔布斯-skill.md) — 以乔布斯视角解读 AI 时代赚钱思维框架的 AI Skill
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## Entities
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- [Clonezilla](entities/Clonezilla.md) — 开源磁盘镜像备份工具,等同于企业级 Ghost,支持 NFS/SMB/USB 多种存储后端
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- [vibe-coding-cn](entities/vibe-coding-cn.md) — GitHub 中文 Vibe Coding 资源库,Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行的中文开源实践
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@@ -195,6 +209,11 @@
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||||
- [Jellyfin](entities/Jellyfin.md) — 开源媒体服务器,Plex 去GPL分支,支持硬件 QuickSync 转码
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||||
- [CodeWeaver](entities/CodeWeaver.md) — 将任意代码库编织为树形 Markdown,简化 AI 上下文注入
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## Concepts (2026-04-16 Batch 2 Continued)
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- [Identity Locking](concepts/Identity-Locking.md) — 通过 14 张参考图锁定角色身份,Nano-Banana Pro 实现多场景面部一致性
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- [Google Search Grounding](concepts/Google-Search-Grounding.md) — 结合 Google 实时搜索结果驱动图像生成,减少幻觉,支持动态数据可视化
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- [AI时代赚钱三原则](concepts/AI时代赚钱三原则.md) — 品味值钱(护城河)、端到端优于零件、死亡过滤器筛选热爱
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## Concepts
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- [多云策略](concepts/多云策略.md) — 跨 AWS/Azure/GCP 多厂商工作负载分配,规避供应商锁定、提升弹性和成本效益
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- [磁盘镜像备份](concepts/磁盘镜像备份.md) — 将整个磁盘扇区级打包为镜像文件,全盘还原的核心备份方式
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||||
12
wiki/log.md
12
wiki/log.md
@@ -1,3 +1,9 @@
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## [2026-04-16 Early Morning Batch] ingest | 3 sources
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- Never Write Another Prompt(YouTube 视频笔记):提示词生成工具,描述转结构化提示词 + 变量注入,$100-500/条降至零成本
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- OpenAI ChatGPT 个性化定义:Custom Instructions 配置实例,47岁云服务高管转型TikTok跨境电商,精准推理+反权威认知风格
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- RAG从入门到精通系列1:基础RAG(已存在于 sources,重复文档,跳过)
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- Created: 1 entity (OpenAI), 3 concepts (自定义指令, 提示词库, 变量注入)
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## [2026-04-15 Late Night Batch] ingest | 5 sources
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- Multi-Agent System Reliability(Alex Ewerlöf):4种可靠性架构模式;Hierarchy/Consensus/Debate/Knock-out;LLM 不可靠组件论
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- Build Your Own X:从零构建技术栈 GitHub 资源集;费曼学习法实践;25个技术领域
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@@ -314,3 +320,9 @@ Created: 2 entity pages (Clonezilla, vibe-coding-cn), 6 concept pages (多云策
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- 如何在Ubuntu Server上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹.md:NFS 永久挂载(/etc/fstab + _netdev);NFS 相比 Samba 保留 Linux 文件权限,rsync 恢复 Docker 卷不报错;rsync 脚本必须加入 mountpoint 检查防本地写入
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- Install Apache Superset in Docker.md:Docker 一键部署 Superset GHA 版本(8777:8088);初始化流程:fab create-admin → db upgrade → load_examples → init
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Created/updated: 3 entity pages (Ollama[更新], Qwen[更新], Apache Superset[更新]), 2 concept pages (本地AI推理, NFS永久挂载[更新]).
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## [2026-04-16 01:32] ingest | 3 sources — NotebookLM开源平替 + Nano-Banana Pro + AI时代赚钱
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- Google神级生产力工具GitHub开源平替.md:6 款 NotebookLM 开源平替测评;Open Notebook(14.6k⭐,16+ AI 提供商)、SurfSense(11.4k⭐,混合搜索+RBAC)、Podcastfy(专注播客,100+ LLM)、PageLM(教育平台,SmartNotes+测验+Flashcards+ExamLab)、InsightsLM(Supabase+N8N 后端);定位为 NotebookLM+Perplexity+Glean 的开源替代
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- Nano-Banana Pro Prompting Guide.md:Google Nano-Banana Pro 进阶提示词策略;10 大能力维度(Text Rendering/Identity Locking/Search Grounding/Editing/2D↔3D/4K/Thinking Mode/Storyboarding/Layout/Pixel Art);黄金四法则:Edit不重roll、自然语言、具体描述、提供上下文
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||||
- 普通人如何在AI时代赚钱.md:乔布斯视角 AI 时代赚钱三原则——品味值钱(护城河)、端到端优于零件、死亡过滤器筛选热爱;正确问题框架:「AI 让我能做到什么以前做不到的事」
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Created: 7 entity pages (Open Notebook, SurfSense, Podcastfy, PageLM, Nano-Banana Pro, 乔布斯.skill, NotebookLM[更新]), 6 concept pages (Identity Locking, Google Search Grounding, AI时代赚钱三原则, 品味[更新], 端到端[更新], 死亡过滤器[更新]).
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@@ -1,6 +1,8 @@
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title: Wiki Overview
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last_updated: 2026-04-16 Early Morning
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// 新增领域:ChatGPT 个性化指令配置与自定义指令工程(2026-04-16 Early Morning)
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// 新增领域:提示词库与变量注入技术(2026-04-16 Early Morning)
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// 新增领域:Ollama + Qwen2.5-Coder 本地 AI 推理部署(2026-04-16 Batch 2)
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// 新增领域:Synology NAS NFS 永久挂载与 rsync 备份架构(2026-04-16 Batch 2)
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// 新增领域:Apache Superset Docker 部署(2026-04-16 Batch 2)
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@@ -874,3 +876,60 @@ Solo founder 通过多 Agent 虚拟团队实现 24/7 全天候工作能力,[[M
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### 与苏东坡视角的关系
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- [[一语点醒梦中人]] 与 [[su-dongpo-perspective]] 均属东方人生智慧,后者侧重苏东坡的文学与政治生涯视角
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// 新增领域:NotebookLM 开源平替生态(2026-04-16 Batch 2 Continued)
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// 新增领域:Nano-Banana Pro 进阶提示词策略(2026-04-16 Batch 2 Continued)
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// 新增领域:AI时代赚钱三原则(2026-04-16 Batch 2 Continued)
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## 新增领域:NotebookLM 开源平替生态
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Google NotebookLM 的开源替代品生态已成熟,覆盖从本地文档处理到企业级知识库的完整场景。
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### 核心产品
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- [[Open Notebook]](14.6k ⭐):功能最完整的 NotebookLM 平替,支持 16+ AI 提供商(OpenAI/Anthropic/Gemini/Ollama/LM Studio),多模态输入+4角色播客生成
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- [[SurfSense]](11.4k ⭐):定位 NotebookLM+Perplexity+Glean 合一,Notion/YouTube/GitHub 外部数据源整合+语义+全文混合搜索+RBAC,适合企业知识库
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- [[Podcastfy]]:专注播客生成,100+ LLM+4 种 TTS 引擎,Shorts 和 Longform 两种格式
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- [[PageLM]]:教育平台,自动生成康奈尔笔记(SmartNotes)+互动测验+Flashcards+ExamLab
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- [[InsightsLM]]:Supabase+N8N+React 架构,私有化部署,支持 Ollama/Qwen3 本地模型
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### 关键洞察
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- 开源平替已覆盖 NotebookLM 全部核心功能(文档问答/引用/播客生成)
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- Open Notebook 在功能完整性上最接近原版,SurfSense 在研究场景最强
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## 新增领域:Nano-Banana Pro 进阶提示词策略
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Google Nano-Banana Pro 从"娱乐级"升级到"专业级资产生产",是"思考模型",理解意图、物理和构图而非简单关键词匹配。
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### 10 大能力维度
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1. **Text Rendering**:SOTA 文字渲染,信息图/蓝图/白板/技术图纸多种风格
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2. **Identity Locking**:14 张参考图(6 高精度),单次生成 Viral Thumbnail(Identity+Text+Graphics)
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3. **Google Search Grounding**:实时数据可视化,减少时效性话题幻觉
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4. **Advanced Editing**:In-painting/Restoration/Colorization/Style Swapping,语义指令替代手动遮罩
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5. **2D↔3D 转换**:户型图→室内设计稿,平面图→3D 可视化
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6. **4K 原生输出**:1K-4K 分辨率,高保真纹理
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7. **Thinking Mode**:中间推理图(不收费)优化构图,再渲染最终输出
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8. **One-Shot Storyboarding**:单次会话生成连贯叙事流的故事板
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9. **Layout Guidance**:草图/线框图/网格图严格控制构图和布局
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10. **Pixel Art & LED Display**:64x64 网格生成,驱动 LED 矩阵
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### 黄金四法则
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- **Edit Don't Re-roll**:图像 80% 正确时不重新生成,只要求具体修改
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- **自然语言完整句子**:像给人类艺术家 brief,而非堆砌标签
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- **具体描述**:Subject + Setting + Lighting + Mood
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- **提供上下文**:Why 或 For Whom,帮助模型做逻辑性艺术决策
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## 新增领域:AI时代赚钱三原则
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以乔布斯视角提出的 AI 时代赚钱思维框架——品味值钱、端到端做事、死亡过滤器筛选热爱。
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### 三原则
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- **品味值钱**:AI 工具民主化后,品味是真正的护城河,能判断什么是真正好的比只会点"生成"的人强一百倍
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- **端到端**:别做别人 AI 流水线上的螺丝钉,做从 idea 到 product 的完整闭环
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- **死亡过滤器**:每天问自己如果今天是最后一天还会不会做这事,筛选真正的热爱
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### 正确问题框架
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- ❌ 错误:「普通人怎么在AI时代赚钱」(被动挨打)
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- ✅ 正确:「AI 让我能做到什么以前做不到的事」(主动创造)
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### 来源
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[[乔布斯.skill]] — 通过 Claude Code Skills 封装的乔布斯视角思维框架
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@@ -1,7 +1,7 @@
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||||
title: "Never Write Another Prompt"
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||||
type: source
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||||
tags: [ai, prompt, youtube, tool]
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||||
tags: [prompt-engineering, youtube, ai-tools]
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||||
date: 2025-03-06
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@@ -9,34 +9,38 @@ date: 2025-03-06
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||||
- [[raw/AI/Never write another prompt.md]]
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||||
## Summary
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- 核心主题:通过提示词生成工具,从简单描述自动生成结构化详细提示词,降低 AI 应用门槛
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- 问题域:用户难以写出精确的提示词,导致 AI 返回质量不佳的响应;专业提示词服务费用高达 $100-500/条
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- 方法/机制:工具将简单描述转化为结构化提示词,支持变量插入和编辑;API Key 认证保护账户安全
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- 结论/价值:提示词工程民主化让任何人都能创建高质量提示词,无需专业技术背景
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- 核心主题:AI 提示词生成工具,通过简单描述自动生成结构化高质量提示词
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- 问题域:传统提示词工程门槛高,专业定制费用高达 $100–$500/条
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- 方法/机制:描述转提示词 + 变量注入 + 提示词库复用
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- 结论/价值:提示词生成民主化,普通用户无需专业背景即可获得高质量提示词
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## Key Claims
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- 提示词工程已从专业技能转变为工具化流程,非技术用户也能生成高质量提示词
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- 变量(Variables)机制使提示词可高度定制,无需重写即可适应不同场景
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- 提示词库(Prompt Libraries)作为灵感来源,显著减少创作时间
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||||
- AI 工具成本极低,用户可创建无限量提示词
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- 提示词工程(Prompt Engineering)是将模糊描述转化为精确 AI 指令的核心技能
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||||
- 详细提示词比模糊提示词获得更精准的 AI 输出,减少来回纠正的次数
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- 成功的提示词可保存复用,长期提升 AI 使用效率
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- 提示词库(Prompt Libraries)提供灵感来源和现成模板,显著降低创作成本
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## Key Quotes
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||||
> "Prompt engineering is the art of crafting prompts that elicit specific responses from AI. With the introduction of this tool, users no longer need to be experts in this field." — Never Write Another Prompt
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> "You become a curator of ideas that people wouldn't even think to ask AI for, and that people would never come across organically." — Demystified principle
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||||
> "Prompt engineering is the art of crafting prompts that elicit specific responses from AI." — 视频旁白
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> "This democratization of technology is vital in empowering more individuals to leverage AI effectively." — 视频旁白
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## Key Concepts
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- [[Prompt工程]]:通过结构化方式构建 AI 提示词以获得最佳响应的技术
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- [[提示词生成工具]]:将简单描述自动转化为结构化提示词的 AI 应用工具
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- [[变量机制]]:提示词中可插入变量以实现模板化和复用的设计模式
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- [[Prompt工程]]:将简单描述转化为结构化提示词的技术
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- [[提示词库]]:平台提供的现成提示词模板集合,支持用户复用和二次编辑
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- [[变量注入]]:在提示词中插入动态占位符,实现一次生成多次自定义使用
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## Key Entities
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- [[Anthropic Claude Console]]:提供 API 访问权限的 Claude 控制台,用于提示词测试
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- [[Anthropic]]:视频末尾提及 Console Anthropic,作为 AI 使用入口
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- [[ChatGPT]]:主要支持的 AI 应用之一
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- [[Google Gemini]]:主要支持的 AI 应用之一
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## Connections
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- [[Claude Code]] ← uses ← [[Prompt工程]],Claude Code 通过高质量提示词调用 Claude 模型
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- [[Nano Banana 提示词框架]] ← extends ← [[Prompt工程]],Nano Banana 是结构化提示词的具体实现
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- [[Agent Skill 设计模式]] ← relates_to ← [[提示词生成工具]],Skill 是提示词的封装形式
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- [[如何写出完美的Prompt(提示词)?]] ← related_to ← [[Never-write-another-prompt]]
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- [[Prompt工程]] ← extends ← [[如何写出完美的Prompt(提示词)?]]
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- [[Nano Banana结构化提示词框架]] ← alternative ← [[Never-write-another-prompt]]
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## Contradictions
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- 与 [[流程工程]] 视角:本文将 Prompt工程 工具化;流程工程认为 Prompt 只是表面,SOP 才是核心。冲突点:工具化降低门槛但无法保证一致性;SOP 封装才能保证稳定复用。当前观点:工具化适合个人使用,流程工程适合团队协作。
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- 与 [[Nano Banana结构化提示词框架]] 相比:
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- 冲突点:Nano Banana 是人工设计结构,Never-write-another-prompt 是工具自动生成
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- 当前观点:工具生成适合快速产出,人工设计适合精细控制
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- 对方观点:结构化框架提供更稳定可复现的输出质量
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wiki/sources/OpenAI-ChatGPT-个性化定义.md
Normal file
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wiki/sources/OpenAI-ChatGPT-个性化定义.md
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title: "OpenAI ChatGPT 个性化定义"
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type: source
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tags: [chatgpt, personalization, openai, prompt-engineering]
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date: 2026-04-16
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## Source File
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- [[raw/AI/OpenAI ChatGPT 个性化定义.md]]
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## Summary
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- 核心主题:ChatGPT 自定义指令(Custom Instructions)配置,记录用户对比利哥(47岁、前云服务交付高级经理、现 TikTok 跨境电商创业者)的 AI 个性化设置
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- 问题域:通用 AI 输出不符合个人偏好,自定义指令让 AI 适配用户的认知风格和需求模式
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- 方法/机制:Custom Instructions 双字段结构(Instructions + User Details),系统将用户背景和响应偏好持久化到每次对话
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- 结论/价值:个性化配置决定 AI 输出质量天花板,是 AI 调校的核心手段之一
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## Key Claims
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- 自定义指令通过提前声明用户背景和响应偏好,消除每次对话的"热身"损耗
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- AI 输出质量受个性化配置影响显著,配置决定 AI 是否能提供真正有价值的建议
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- 专业背景相似的用户可复用相同的响应风格配置(如技术深度、推理优先等)
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- 自定义指令中的"不做什么"(如不道德说教)同样重要,明确边界减少无效输出
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## Key Quotes
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> "错误会削弱我的信任,所以务必做到准确和详尽" — 个性化指令核心要求
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> "重视合理的论据,而非权威,来源无关紧要" — 反权威推理优先的认知风格
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> "请将 URL 列表放在回复末尾,不要直接写在回复中" — 输出格式的精确要求
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## Key Concepts
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- [[个性化]]:基于用户背景和偏好定制 AI 行为模式的机制
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- [[自定义指令]]:ChatGPT Custom Instructions 双字段配置,用户详情 + 响应偏好
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- [[精准表达]]:要求 AI 提供详尽解释而非泛泛而谈的认知偏好
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## Key Entities
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- [[OpenAI]]:ChatGPT 平台提供方,自定义指令功能首发平台
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- [[ChatGPT]]:个性化配置的实施载体
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- [[TikTok]]:用户当前创业方向,AI 辅助业务拓展的核心场景
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## Connections
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- [[Agentic AI]] ← design_principle ← [[个性化]]
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- [[AI Agent 思维方式]] ← relates_to ← [[自定义指令]]
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- [[Prompt工程]] ← extends ← [[自定义指令]]
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## Contradictions
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- 与 [[Agentic AI]] 的"预判式设计"原则相比:
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- 冲突点:个性化指令是用户主动声明偏好,预判式设计是 AI 主动推测需求
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- 当前观点:主动声明确保准确性,被动预判提升体验,两者互补
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- 对方观点:过度预判可能产生干扰,自定义指令提供更可控的个性化边界
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## User Profile Summary
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- 年龄:47 岁
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- 前职位:企业级软件公司云服务交付高级经理
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- 管理经验:近 20 名全球分布员工
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- 当前:TikTok 跨境电商创业者
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- 技术背景:强(云服务交付、SaaS 运维)
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- 核心诉求:用 AI + 自动化 + 云技术驱动电商业务拓展
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Reference in New Issue
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