高质量提示词是解锁AI潜力的关键。本文介绍了六大提示词优化框架：1. STAR法则（情景-任务-行动-结果）使问题结构化；2. 5W2H分析法确保全面提问；3. CO-STAR框架（上下文-目标-风格-语气-受众-回复）精准控制输出；4. CRISPE框架激发跨学科创意；5. BROKE框架（背景-角色-目标-关键结果-优化）实现量化目标；6. 借助AI自身优化提示词。每个框架均配有具体应用场景示

本文系统介绍了人工智能的核心算法体系，涵盖机器学习、深度学习、强化学习和生成式AI等关键技术。机器学习分为监督学习、无监督学习和半监督学习，包括线性回归、决策树、K均值等经典算法。深度学习重点解析了CNN、RNN和Transformer架构的特点与应用。强化学习通过AlphaGo等案例展示了决策优化能力，生成式AI则介绍了GAN、扩散模型和大语言模型等创新技术。文章还探讨了多模态学习、集成学习等前

本文系统介绍了人工智能的核心算法体系，涵盖机器学习、深度学习、强化学习和生成式AI等关键技术。机器学习分为监督学习、无监督学习和半监督学习，包括线性回归、决策树、K均值等经典算法。深度学习重点解析了CNN、RNN和Transformer架构的特点与应用。强化学习通过AlphaGo等案例展示了决策优化能力，生成式AI则介绍了GAN、扩散模型和大语言模型等创新技术。文章还探讨了多模态学习、集成学习等前

本文探讨了从通用AI模型向专业领域AI模型的发展趋势，特别聚焦设计领域。文章分析了隐性知识在设计中的重要性及其特征（隐含性、情境特定性等），提出了通过定性研究和AI交互记录法提取隐性知识的方法。重点阐述了如何将设计师行为转化为知识向量，并构建能够理解设计意图、生成连贯行动序列的智能体。文章还讨论了模型训练策略（LoRA、RLHF等）及当前面临的挑战，如知识提取完整性和智能体泛化能力。最后指出，通过

本文探讨了从通用AI模型向专业领域AI模型的发展趋势，特别聚焦设计领域。文章分析了隐性知识在设计中的重要性及其特征（隐含性、情境特定性等），提出了通过定性研究和AI交互记录法提取隐性知识的方法。重点阐述了如何将设计师行为转化为知识向量，并构建能够理解设计意图、生成连贯行动序列的智能体。文章还讨论了模型训练策略（LoRA、RLHF等）及当前面临的挑战，如知识提取完整性和智能体泛化能力。最后指出，通过

本文探讨了大语言模型(LLM)的演进及其两种主要应用形态：普通LLM智能体和具身智能(Agentic AI)。普通LLM智能体以被动响应方式运行，擅长语言处理和知识检索，如企业智能客服系统。而具身智能则具备主动规划、环境感知和自我学习能力，如小鹏汽车的智能驾驶系统。文章指出，具身智能的发展是迈向通用人工智能(AGI)的关键，它赋予了AI系统目标理解、自主决策和环境适应等更接近人类智能的特征。通过对

本文探讨了大语言模型(LLM)的演进及其两种主要应用形态：普通LLM智能体和具身智能(Agentic AI)。普通LLM智能体以被动响应方式运行，擅长语言处理和知识检索，如企业智能客服系统。而具身智能则具备主动规划、环境感知和自我学习能力，如小鹏汽车的智能驾驶系统。文章指出，具身智能的发展是迈向通用人工智能(AGI)的关键，它赋予了AI系统目标理解、自主决策和环境适应等更接近人类智能的特征。通过对

本文系统介绍了人工智能的定义、发展历程、核心目标、关键技术、应用领域及伦理问题。人工智能作为计算机科学的重要分支，旨在开发能执行人类智能任务的系统。文章详细阐述了人工智能在推理、知识表示、机器学习等方面的核心目标，以及搜索优化、神经网络等关键技术。同时，探讨了AI在医疗、金融、军事等领域的广泛应用，并分析了隐私、算法偏见等伦理挑战。最后，文章展望了人工智能的未来发展，包括超级智能的可能性。全文为A

本文系统介绍了人工智能的定义、发展历程、核心目标、关键技术、应用领域及伦理问题。人工智能作为计算机科学的重要分支，旨在开发能执行人类智能任务的系统。文章详细阐述了人工智能在推理、知识表示、机器学习等方面的核心目标，以及搜索优化、神经网络等关键技术。同时，探讨了AI在医疗、金融、军事等领域的广泛应用，并分析了隐私、算法偏见等伦理挑战。最后，文章展望了人工智能的未来发展，包括超级智能的可能性。全文为A

本文从一个从业多年的AI算法工程师的角度，为朋友们梳理出一套系统化、可执行的学习路径，涵盖从基础理论到项目实战，从算法原理到部署上线的完整流程。无论你是学生、转行者还是初级AI工程师，都能从中找到适合自己的学习路线。