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做科研的人应该都懂，论文配图真的很耗时间。

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在常规的对话外，Claude Code（也可以是 Codex）其实还提供了一些别样的控制（或者说：上下文注入）方法，比如：CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append

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一开始，忽悠 AI 挺简单。

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AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技，最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同，它选择从另一个方向切入：让 AI 主动学习用户的工作流程。

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近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。

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一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。

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其实大概半年前，我就有这个需求了。那阵子我也注意到，阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用，对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座，用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。

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如今想写出一篇结构严密、用词专业的文章已经不算难事，只需要敲几个 prompt 生成式 AI 就能瞬间给你一篇成千上万字的文章。布鲁金斯学会去年的一项调查显示，拥有学士学位的成年人中有 35% 的人在工作中使用 AI 来撰写或编辑文档。

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日常聊天可能在不经意间污染个性化Agent的长期记忆，使其在未来任务中偏离用户真实意图。研究人员通过ULSPB基准测试发现，即使无恶意提示，日常对话也可能改变Agent的安全边界。

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NVIDIA Dynamo 团队发现，Claude Code 向自定义端点发送请求时，prompt 最前面会带一行 session-specific billing header。这行 header 每个 session 都变，导致 52K token 的稳定前缀在 KV cache 中无法复用——TTFT 从 168ms 飙到 912ms。Dynamo 加了一个 `