提示词工程
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提示词一改，AI 回答可能变好，也可能让旧场景退化。本文从一次改提示词后回答跑偏的现场开始，带你搭建小样本集、评分规则、前后对比和人工复核流程，让提示词上线前有据可查。475 收藏
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客服回复提示词改了两句话，结果结构化字段合格率下降，才发现线上没有记录每条回答来自哪个版本。本文用样本对照、灰度比例、输出门禁和请求标识建立可回退的提示词发布流程。419 收藏
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本文用内容生成场景演示一条可落地的 AI 输出质检流水线：先做规则检查，再要求结构化结果，低分输出进入自动返修或人工兜底。394 收藏
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同一个 AI 应用切换模型后，答案长度、语气和结构可能一起变化。本文用能力矩阵、版本化提示词和固定验收样本拆开这类漂移，给出路由决策、差异记录与灰度检查方法。288 收藏
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同一套 Claude API 请求看起来没有改，缓存却一直 miss，常见原因不是缓存没打开，而是断点之前混入了动态内容。本文用静态前缀、工具定义和 usage 字段梳理一套最小核对方法。280 收藏
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AI 图片里出现多余文字，通常不是把否定词堆得更多就能解决。本文从画面目的、文字约束、分步修改和交付验收四个环节，给出一套可复用的排查方法。113 收藏