#最佳实践 **最好的** **prompt** **管理工具是搜狗输入法** https://eamtute8hsd.feishu.cn/wiki/C9jDwyYMoivt35kKBJuck9j3n1g?fromScene=spaceOverview  ## 关键词，知识压缩的艺术 ## bullet 到 narration  推荐阅读：《专访"Prompt之神"李继刚 - 我想用20年时间，给世界留一句话》李继刚表达了一个核心观点："真正重要的是人的思想和认知，AI 只是帮助我们表达和实现的工具。要想更好地使用 AI，关键是提升自己的思考深度和知识储备。" 李继刚不是在讲技术层面的"如何写 Prompt"，而是在探讨更深层的认知方法论：如何通过持续学习和思考，提升自己的认知深度，从而自然而然地提升 Prompt 的质量。一些有价值的观点： 1. 知识压缩的艺术 - 从大量阅读和复杂表达，到极致压缩成几个核心关键词 - 一个词能触发大模型进行完整的知识展开 - 真正的核心不是用什么形式（Lisp/Markdown），而是那些被压缩后的核心概念 2. Prompt 与个人知识的关系 - "Read in, Prompt out" - 输出的上限取决于输入的深度 - 优秀的 Prompt 背后是大量的知识积累和思考 - 没有扎实的知识储备，就无法写出真正有深度的Prompt 3. 框架的局限性 - Prompt 框架（如CRISPE等）只是入门的脚手架 - 过度依赖框架反而会限制思维的发展 - 真正的进阶是找到自己最清晰的表达方式 4. Prompt 工程师的双重属性 - 需要理性的编程思维：结构化、逻辑性 - 需要感性的写作能力：表达力、创造力 - 这两种能力的交集才是真正的 Prompt Engineer 5. 思想深度的重要性 - 不是炫技，而是追求表达的本质 - 通过持续学习和思考来提升认知深度 - 最终目标是能够直击问题核心，找到最优解  1. p e， 2. | 策略 | 批注 | | ----------------------------------------- | -------------------------------- | | Write clear instructions | 基本功，不管用不用 AI 都要清晰地定义问题 | | Split complex tasks into simpler subtasks | 我那个分词任务 | | Give the model time to "think" | | | Provide reference text | 自己提供一些文本资料 | | Use external tools | 自己提供一些本地 tool | | Test changes systematically | 就是我做旅行助手时提出的迷思，如何评价 AI 生成的结果的好坏呢 |