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基本概念 提示词：直接向模型输入问题和命令，最初 chatGPT就是典型场景。 提示词工程：提升单次交互质量的系统性方法。通过结构化、优化和迭代提示词提高AI在特定任务上的输出质量。 上下文工程：通过

准备环境 安装 node.js 推荐使用 volta 或者 nvm 进行 node.js 环境管理。 Gemini CLI 安装设置 安装 设置 如果需要使用特定模型，或者免费额度不够用，可以去 Go

2025年AI工具大全，从对话聊天、做图做视频、写代码基本上把能用的AI工具都罗列了一遍。整个就是个"全家桶"使用指南。

这篇文章提供了一套完整的视频转文字解决方案：通过抓取视频网站接口获取文本，然后用AI模型将口语化字幕转换为规范文章，最后利用AI进行总结重写，解决视频内容难以快速检索的痛点

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推理型大模型（RL）的提示词设计策略：通过「角色定位+核心目标+关键约束+输出规范」四要素构建提示框架，强调赋予AI自主推理空间。

详细阐述了编写推理模型提示词的最佳实践，包括确定适用场景、把握起点、终点和边界三个要素、保持简单直接的目标、提供上下文信息、控制输出格式、进行迭代优化，以及一些注意事项，如避免手动添加“逐步思考”指令

对比 SFT 和 RL 两种 AI 模型的特点和区别，提供了实用的提示词编写建议，强调了"说清起点、明确终点、设置界限"三个关键要点，并通过量子力学的教学案例展示了基础版和优化版提示词的具体差异。