提示词工程

本文基于 Anthropic 官方文档，结合韩国房地产 SaaS 实战经验，深度总结了 17 种 Claude 提示词技术。涵盖成本优化、逻辑推理及生产环境部署，助你高效利用 Claude 3.5 Sonnet 等顶级模型。

深入探讨如何将 JSON Schema 视为一种提示词（Prompt），以提高 AWS Bedrock（包括 Claude 3.5 Sonnet 等模型）的提取准确性和稳定性。

本教程详细介绍了如何通过语义缓存、提示词压缩和模型路由等技术手段，将 LLM API 成本降低 73%，并同时提升生成质量。适用于希望优化 OpenAI、Claude 等模型成本的开发者。

深入探讨 2026 年手动提示词工程与自主代理系统（Agentic Systems）之间的效率差异，包含投资回报率分析与实施指南。

本指南深入探讨了如何通过结构化系统设计和上下文注入，让 Llama 3、Mistral 等 7B 小型模型在生产环境中输出高质量、可靠的结果。

本文详细介绍了如何通过 6 层防御架构（从输入工程到多智能体验证）构建具有韧性的 AI 系统，以消除关键业务应用中的 LLM 幻觉问题。

一份面向开发者的实用工程指南，详细探讨如何根据能力、延迟、成本和可控性四大维度选择最匹配的 LLM 模型，避免盲目追求大参数模型的陷阱。

探索 AI Agent Skills 如何通过渐进式披露革新上下文管理，让模型在不产生令牌膨胀的情况下处理复杂的文档。

本文深入探讨如何利用自动提示词优化 (APO) 技术提升自动驾驶视觉智能体的准确性，结合 Python 实战演练与 GPT 5.2 等前沿多模态模型。

深入探讨在简历优化场景下，提示词工程 (Prompt Engineering) 与检索增强生成 (RAG) 的优劣。结合 Azure 无代码实现方案，分析如何利用 n1n.ai 提升模型表现。

AI 也会犯错和幻觉。本文将详细介绍 Reflection Pattern（自我反思模式），教你如何通过让 AI 检查自己的工作，构建更稳定、更可靠的 AI 应用。

深入探讨 Reflection Pattern（反思模式）如何通过“执行-反思-修正”的循环，显著提升 AI 智能体的输出质量与可靠性，是构建生产级 AI 应用的核心架构。