Claude 提示词设计概览
指南常驻整理提示词迭代、成功标准与常见设计方法。
30 项常驻精选 · 70 项动态推荐。
整理提示词迭代、成功标准与常见设计方法。
体验文本、多模态与任务协作的对话入口。
从安装、理解项目到修改代码与运行测试,完成一次 AI 编程流程。
用于写作、分析与编程的对话式工具。
通过转写文本编辑音频和视频内容。
体验 Google 的通用与多模态助手。
从 Transformer、分词与数据集走到模型训练和使用。
通过桌面界面下载模型、开始对话并了解本地运行方式。
把文字观点转换成可编辑的图解和视觉表达。
围绕提供的资料进行整理、提问与学习。
安装并运行本地模型,学习基础调用方式。
学习用明确指令、上下文和示例组织模型输入。
使用在线音频工具改善语音录制和处理流程。
在已有 Git 项目里与模型协作修改代码。
在浏览器中试验模型输入与应用原型。
介绍工作流、智能体与常见组件组织方式。
连接模型和自己的文档,搭建可使用的知识问答空间。
把 AI 生成内容接入海报、演示和日常设计流程。
通过桌面工作台连接模型并组织日常 AI 任务。
在终端中理解项目、修改代码并检查结果。
体验代码补全、问答和开发辅助工作流。
改写和润色文本,比较措辞、语气与表达方式。
用日常问题练习提问、追问和核对答案。
通过可视化工作流组织模型、知识与工具。
把 PDF、办公文档和图片转换为模型更易处理的结构化内容。
从日常问答与内容草稿开始尝试 AI 协作。
用概念、实例与练习解释 AI 能做什么和不能做什么。
用文字生成语音并尝试音频创作功能。
围绕研究问题搜索论文并整理证据。
把想法与资料组织成演示文稿或页面初稿。
通过官方示例理解清晰任务、样例和多模态输入。
为 Python 函数和模型添加可交互的网页界面。
用配套示例理解表示、生成、检索与模型应用。
学习模型如何调用工具并组织多步任务。
发布可交互的机器学习演示并分享给其他人试用。
通过桌面客户端运行本地模型并对话。
从中文提示词或图片开始制作图像与视频。
从具体任务出发,练习把需求交给 AI 并检查结果。
在 Krita 中结合手工绘画、局部重绘和 AI 生成。
从读取文档、建立索引到检索后回答。
用可视化界面检查 MCP 服务提供的工具和响应。
把模型、工具和记忆接入可视化自动化流程。
用测试样本、评价标准和持续评估衡量模型输出。
识别图片和扫描文档中的文字及布局。
学习表格读取、清洗、筛选、合并与统计。
体验带有来源链接的搜索与回答流程。
用可重复的测试集比较提示词和模型输出。
用 Python 定义工具、输出结构和智能体流程。
把文本编码为向量,用于相似度、搜索和检索。
使用现成模型完成常见文本、图像和音频任务。
提供语音识别模型与参考推理代码。
This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.
This open-source curriculum introduces the fundamentals of Model Context Protocol (MCP) through real-world, cross-language examples in .NET, Java, TypeScript, JavaScript, Rust…
在开发环境里让智能体读取项目并完成可审查的修改。
把 AI 编程辅助接入开发工作流。
在编辑器中体验 AI 辅助理解、修改与生成代码。
介绍加载、检查和处理机器学习数据集。
组合知识库检索与可视化 AI 工作流。
将网页提取为适合后续检索和模型处理的数据。
通过 Adobe 的创作界面生成和编辑视觉内容。
使用可视化界面搭建 AI 应用流程。
在终端中使用 Gemini 执行编程与工具任务。
把模型与工具连接起来,执行开发和日常多步任务。
尝试视频生成,练习描述动作、镜头与参考画面。
介绍音频数据、语音识别与语音生成的工作流。
了解模型用途、训练背景、局限和使用说明。
通过提示词生成和迭代视觉素材。
通过可视化界面生成和编辑图像。
用可运行的语音合成项目把文字转为音频。
记录模型应用的调用过程、提示词和评估结果。
生成和编辑图像、视频创意素材。
在统一界面中组织多个模型与聊天工具。
使用 C/C++ 在多种硬件上运行语言模型。
将 PDF 转成 Markdown 或 JSON,供搜索和后续处理使用。
通过可视化平台构建知识问答和智能体应用。
了解 AI 应用连接外部工具与数据的标准接口。
把工作拆成具体任务,体验智能体执行与结果检查。
了解数组、形状、索引与数值计算。
自托管资料整理、问答和内容研究工作流。
通过开源编程智能体在项目中使用模型。
通过统一接口尝试不同模型并接入已有应用。
为模型提供可自托管的网页交互界面。
学习语法、数据结构、模块与异常处理。
用中文描述问题、补充背景,练习多轮沟通。
生成适合设计工作流的图像素材。
体验生成式视觉与视频创作工具。
体验写作、文档问答与录音纪要等办公任务。
用 Python 构建可交互的数据与 AI 应用。
在字幕编辑器中整理、校对和同步字幕,并使用语音识别功能。
根据文字描述生成音乐并探索不同风格。
从文字需求生成网页界面与应用原型。
尝试中文搜索问答,并回到来源核对信息。
ChatGPT is now available in Microsoft Word. You can draft from notes, summarize a document, revise selected text, and adjust headings and formatting from the ChatGPT sidebar.…
中文对话入口,可用于练习提问与比较回答。
用节点连接生成式视觉模型与处理步骤。
将网页内容整理成适合模型处理的数据。
提供扩散模型的推理与训练组件。
用图解逐步说明注意力与 Transformer 的组成。
通过文字与参考素材探索生成式图像。
在本地集成语音识别、语音合成等音频能力。