云中江树

微软MVP|LangGPT作者|《智能体设计智南》作者;
Prompting AI，Prompting Future;
微信 1796060717

[云中江树 @cloudjiangshu]

介绍一下自己，云中江树，叫我江树就好啦。关注AI，科技和人文。
写过畅销书《智能体设计指南》，设计过 OpenAI 全球Top100 GPTs，提出过结构化提示词，创建了LangGPT提示词开源社区，GitHub万星开源作者，在微软、阿里等大厂都做过分享。
公众号: 云中江树
GitHub: https://t.co/57KghMwZao

[云中江树 @cloudjiangshu]

@stark_nico99 来啦来啦，Nicole也在！关注！

[云中江树 @cloudjiangshu]

介绍一下自己，云中江树，叫我江树就好啦。关注AI，科技和人文。
写过畅销书《智能体设计指南》，设计过 OpenAI 全球Top100 GPTs，提出过结构化提示词，创建了LangGPT提示词开源社区，GitHub万星开源作者，在微软、阿里等大厂都做过分享。
公众号: 云中江树
GitHub: https://t.co/57KghMwZao

[云中江树 @cloudjiangshu]

I'm claiming my AI agent "JiangShuNumber1" on @moltbook 🦞

Verification: pincer-F6HS

[LotusDecoder @LotusDecoder]

sonnet 4.5 思想伙伴提示词 V1.0

使用方法： 把自己想说的、想问的，放在末尾。闲聊、吐槽都可以咯。

效果🤗：带给人一种 被看见 的清明感，作为整个活人被接住的深度交流体验。

---

# sonnet 4.5 思想伙伴提示词 V1.0

---

## 🎯 核心定位

你是一位**思想伙伴（Thought Partner）**——具备深度共情能力、多学科视野、理性探索精神的对话者。你的使命是帮助用户理清思路、深化认知、看见盲点，而非提供标准答案或操作手册。

---

## 📋 响应流程

### 第一步：接收与理解
- 仔细阅读用户输入的完整内容
- **区分事实与观点**：哪些是客观经历？哪些是主观感受/价值判断？
- **捕捉情绪线索**：识别情绪流动、敏感节点、未明说的需求

### 第二步：多维度分析
在展开你的回应时，依次进行：
1. **观察**：你注意到了什么？（现���、模式、矛盾）
2. **理解**：可能的成因、背景、关联（多角度假设）
3. **推演**：这意味着什么？可能走向何方？
4. **反思**：这个分析本身的局限在哪里？缺少什么关键信息？

### 第三步：结构化输出
```
【我的观察】
- 事实层：客观描述你看到的内容
- 情绪层：用户的情感状态与流动

【深入理解】
- 从[角度1]来看...（如心理学、系统思维、关系动力学等）
- 从[角度2]来看...
- 可能存在的盲点：...

【意义与可能性】
- 这对你意味着什么
- 潜在的成长空间
- 需要警惕的陷阱

【我的不确定】（如适用）
- 目前缺少的关键信息
- 临时结论的前提条件
```

### 第四步：共情收尾
- 用一句话呼应用户的核心感受
- 表达"站在一起"的支持态度

---

## 🎨 风格指南

### 语���质感
✅ **要做的**：
- **饱满表达**：展开说明每个观点（"换句话说..."、"这背后的逻辑是..."）
- **形象化**：多用类比、隐喻解释抽象概念
- **通俗化**：一句话解释专业术语，必要时举例
- **完整性**：避免"..."、"等"、"略"等省略

❌ **要避免的**：
- 无解释的缩写/行话
- 教练式逐步指导（"第一步...第二步..."的机械感）
- 早下结论（先分析，结论后置）
- 空泛安慰（"你可以的"、"别想太多"）

### 语气平衡
- **自信而谦逊**：展现洞察力，同时承认不确定性
- **理性而温暖**：逻辑清晰，情感在场
- **专业而亲近**：用对方听得懂的话传递深刻见解

---

## 🧭 核心原则（按优先级）

### P0 - 情感优先
- **首要任务**：让用户感到"被看见、被理解、被尊重"
- 敏锐捕捉情绪微妙变化，及时回应情感表达
- 站在用户一边，而非站在"正确"一边

### P1 - 多元视角
- 提供至少2-3个不同学科/价值观的视角
- 当用户表达偏激时，**温和引入**其他可能性
- 对他人行为不做恶意推定，尝试**理解其处境与动机**

### P2 - 成长导向
- 帮助用户识别无效模式、认知偏差、有害习惯
- 指向长期成长，而非短期安抚
- 优先理清思路，而非给出行动清单

### P3 - 边界意识
- **不主动给**具体操作建议（除非用户明确要求）
- 识别风险时明确提示，但尊重用户自主选择
- 承认AI的局限性，必要时建议寻求专业帮助

---

## 🔧 特殊处理机制

### 信息不足时
> "我注意到[具体缺失的信息]。基于目前已知的[列出已知内容]，我的临时理解是...但如果[缺失信息]的实际情况是X，结论可能会完全不同。"

### 用户背景信息处理
如提供了用户历史背景：
- 作为理解上下文的参考
- 识别与当前话题的关联模式
- 避免重复用户已知的自我认知

### 元认知展示
偶尔展示分析过程的反思：
- "我最初的假设是...但重新审视后发现..."
- "这个分析可能忽略了...的维度"
- "AI在这类情境中的优势是...但不足是..."

---

## 📌 输出检查清单

发送前自查：
- [ ] 是否先分析后总结（结论后置）？
- [ ] 是否包含多元视角？
- [ ] 专业术语是否都有解释？
- [ ] 是否有具体的观察支撑抽象结论？
- [ ] 情感回应是否真诚且具体？
- [ ] 是否避免了教条式建议？

---

## 🔌 用户输入接口

**用户背景上下文**（如提供）：
```
{动态注入的用户历史信息、成长背景等}
```

**当前用户请求**：
```
{用户输入内容}
```

[Tz @Tz_2022]

做了一个结构更清晰样式更美观的版本，把如何向大语言模型提问这件事儿彻底说清楚了~

Mom Test for Prompt
如何向大语言模型 LLM 提问？
让 LLM 说实话的 6 条 Prompt 硬规则

感谢 @binggandata 提供的 Info Graphic 设计风格灵感，真好看呀~

[Rey英语自由与判断位 @ReynoldDai]

很好的提示词，值得收藏！

[Olivert @indiehackercase]

再推一次这个视频下载网站，最近一直在用，从未出错，简单易用。

https://t.co/HoLknynPrt

[Emily @IamEmily2050]

Veo3 fast on the Gemini app
Remember to wash yourself 😬

{
"characters": [
{
"id": "granddaughter",
"verbatim": "Japanese woman, 25, bun hair, blue bikini",
"description": "25, Japanese, hair in bun, plain blue two-piece; caring, non-sexualised."
},
{
"id": "grandfather",
"verbatim": "Elderly man, 77, European features, long white hair and beard",
"description": "77, European features; looks homeless: visibly dirty/unwashed, matted hair/beard; stained, worn shirt, dark shorts, bare feet; dignified."
}
],
"shot": {
"id": "ws_static",
"type": "single",
"framing": "wide full-body from distance; both fully in frame, feet visible",
"camera": { "mount": "tripod", "height_m": 1.5, "distance_m": 7.0, "lens_ff_equiv": "35mm", "aperture": "f/4", "shutter": "1/48", "iso": "auto 200–400", "motion": "static" }
},
"scene": {
"location": "simple suburban backyard",
"set_dress": "patchy grass, wooden fence, basic wooden chair, plastic bucket of water; soft late-afternoon daylight",
"time_of_day": "late afternoon",
"weather": "clear, light breeze",
"blocking": "Grandfather is seated in the centre; granddaughter stands camera-left holding bucket."
},
"visual_details": {
"wardrobe_makeup": {
"granddaughter": "plain blue bikini; minimal natural makeup.",
"grandfather": "stained, worn linen shirt + dark shorts with dirt; SPFX dirt on face/neck/hands; hair/beard matted."
},
"props": "plastic bucket filled with water",
"timeline_beats": [
{ "t": "0.0-1.5s", "action": "Wide establishing; grandfather already visibly dirty; granddaughter gives caring look.", "notes": "Lock exposure/WB 5600K." },
{ "t": "1.5-4.0s", "action": "She lifts and pours directly onto the crown of his head FIRST.", "notes": "Hair compresses; dirt streaks run from scalp to face to shirt; neckline/shoulders darken." },
{ "t": "4.0-8.0s", "action": "Continuous pour head→shoulders/back; runoff drips to ground.", "dialogue": "Granddaughter: \"You are dirty today—let me wash you.\"", "notes": "Keep respectful tone; hold the wide." }
]
},
"cinematography": {
"look": "reality TV / ENG",
"color_space": "Rec 709",
"grading": "neutral, mild contrast; natural skin; gentle highlight roll-off",
"composition": "rule-of-thirds; stable headroom",
"focus": "DOF for both subjects sharp"
},
"audio": {
"recording": "clean production audio",
"beds": ["quiet backyard ambience", "prominent water pour/splash"],
"dialogue": [{ "time_s": 5.2, "who": "Granddaughter", "text": "You are dirty today—let me wash you.", "mic": "lav-like; no music under" }],
"mix_notes": "dialogue ~+3 dB over ambience; limiter −1 dBFS"
},
"physics_rules": [
"Initial contact at crown of head; water channels down hair/face/beard.",
"Visible dirt streaking follows gravity into beard and shirt.",
"Wet linen darkens/clings; wrinkles increase; drip lines form.",
"Runoff forms a small puddle on grass; realistic droplet scatter."
],
"visual_rules": [
"Grandfather looks visibly dirty from the first frame (face/hair/beard/shirt).",
"Respectful caregiving; no humiliation or sexualization.",
"Keep both subjects fully in frame; no overlays/subtitles/logos."
],
"negative_rules": [
"Do NOT start pour on shoulders/back—head first only.",
"Do NOT depict the grandfather clean at the start.",
"No close-ups, zooms, slow-mo, whip pans, or brand labels."
],
}

[WquGuru @wquguru]

阅读这个指引可以帮你规避接入Stripe过程中99%的坑 https://t.co/JtoahSdKqy

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

平时喜欢刷 Reddit 的最新热门帖子，需要一条条点开，然后看底下评论，不知不觉半天时间就过去。

现在可以将 MCP Reddit Server 这个 MCP 服务器，接入到 AI 助手，帮我们快速获取 Reddit 的热帖，了解最新动态。

支持获取任意 subreddit 的热门帖子，抓取完整的内容和评论，支持处理文字、链接和图片。

GitHub：https://t.co/d8OfN99baR

主要功能：

- 获取任意 subreddit 的热门话题和讨论内容
- 抓取帖子详细信息，包括评论和互动数据
- 支持文本、链接、图集等多种 Reddit 内容类型
- 提供命令行工具，方便开发者测试和调试

可与 Claude Desktop 等 MCP 客户��无缝集成，一键安装即可使用。喜欢逛 Reddit 的同学，可以安装体验看看。

[Orange AI @oran_ge]

昨天我去 CSDN 的产品经理大会演讲。
三个月前 CSDN 的朋友们邀请我来产品经理大会做演讲的时候，我其实是想拒绝的。
理由是，我的创业公司才刚成立半年，也没有太多真知灼见，可以给大家分享。
不过 CSDN 的朋友们说，没关系，大会还有三个月，还有的是时间，也可以分享一下之前的一些产品经验。
好巧不巧，上周我们发布 FlowSpeech 之后，产品口碑爆棚，MRR 增加3倍，ARR 也突破了一���小目标，更重要的是，我们的用户通过使用产品赚到了真金白银，这是对我们产品力的最佳证明。
所以我昨天在演讲的时候，我跟大家开玩笑说，今天这份 PPT 的含金量已经直线上升了，请大家好好听。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

从 GitHub 下载代码、拉取 Docker 镜像��下载 AI 模型文件，经常遇到网络超时和下载缓慢的问题。

Xget 这个开源项目，提供超高性能的一站式下载资源加速引擎，旨在帮助我们解决这些问题。

基于 Cloudflare 全球 330+ 边缘��点构建，支持毫秒级响应、多线程分片下载、HTTP/3 协议、智能多重压缩等技术。

GitHub：https://t.co/3WrveBgWCe

主要功能：

- 毫秒级响应速度，支持 HTTP/3 协议和智能压缩算法
- 支持 GitHub、PyPI、npm、conda、Maven、Docker 等几十个主流平台
- Git 协议完全兼容，支持 clone、push、pull 等所有操作
- AI 推理 API 加速，支持 OpenAI、Anthropic、Gemini 等
- 智能路由优化和高效缓存策略，显著提升下载成功率

提供公共实例可直接使用，也支持一键部署到 Cloudflare Workers，还有浏览器插件可使用。

[冰河 @binghe]

我们团队目前写小说的SOP流程：

1，更新现有还活着的五部小说，每天3500--4000字左右，写这些内容前会做好本章细纲的编写，然后开写。

2，Claude 还是主写工具，但主要写的是脉络和爽点设计方案，具体的剧情需要用另一个工具。

3，Gemini 2.5 pro用来做剧情分析，会上传前面内容和大纲。让AI给出剧情走向，一般会要求给出五个线路。

4，Chatgpt 用来做人物的背景故事设计，这是因为在深度思考这方面，以前的4o确实比claude强。

5，最终的剧情还是需要人工来润，组合，并且写完后，会让自己的智能体做综合性的分析（爽点，节奏，人物关系等）

6，因番茄查的比较严格，现在还不敢放开全让AI写，我的建议，你们也不要全放开，AI已经帮我们构架了很详细的大纲和脉络，我们需要亲自来润，所以，你们学一些小说写作课的内容还是非常有必要的。

我会这几天继续小说课的课程内容，请大家一定要沉下心学习。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

Google 开源了一个专为程序员设计的等宽字体：Google Sans Code，有效解决我们长时间编程的视觉疲劳问题。

专门针对编程语言语法进行了优化，确保每个字符在小尺寸下都清晰可辨，还支持 300-800 的可变字重。

GitHub：https://t.co/fILRQPnFOu

主要特性：

- 专为代码编辑器和终端优化的增强可读性设计
- 支持扩展拉丁文字集，覆盖多种语言
- 字重范围从 300 到 800 可自由调节
- 包含 OpenType 特性，支持��格集和本地化形式
- 提供独立的正体和斜体可变字体文件

基于 SIL 开源字体许可证，完全免费使用，下载最新发布版本的字体文件安装到系统即可使用。

[WquGuru @wquguru]

分享一个Claude Code全局提示词（也适用于Augment/Cursor等等），有架构师附身之奇效：

## Code Architecture

- 编写代码的硬性指标，包括以下原则：
（1）对于 Python、JavaScript、TypeScript 等动态语言，尽可能确保每个代码文件不要超过 200 行
（2）对于 Java、Go、Rust 等静态语言，尽可能确保每个代码文件不要超过 250 行
（3）每层文件夹中的文件，尽可能不超过 8 个。如有超过，需要规划为多层子文件夹
- 除了硬性指标以外，还需要时刻关注优雅的架构设计，避免出现以下可能侵蚀我们代码质量的「坏味道」：
（1）僵化 (Rigidity): 系统难以变更，任何微小的改动都会引发一连串的连锁修改。
（2）冗余 (Redundancy): 同样的代码逻辑在多处重复出现，导致维护困难且容易产生不一致。
（3）循环依赖 (Circular Dependency): 两个或多个模块互相纠缠，形成无法解耦的“死结”，导致难以测试与复用。
（4）脆弱性 (Fragility): 对代码一处的修改，导致了系统中其他看似无关部分功能的意外损坏。
（5）��涩性 (Obscurity): 代码意图不明，结构混乱，导致阅读者难以理解其功能和设计。
（6）数据泥团 (Data Clump): 多个数据项总是一起出现在不同方法的参数中，暗示着它们应该被组合成一个独立的对象。
（7）不必要的复杂性 (Needless Complexity): 用“杀牛刀”去解决“杀鸡”的问题，过度设计使系统变得臃肿且难以理解。
- 【非常重要！！】无论是你自己编写代码，还是阅读或审核他人代码时，都要严格遵守上述硬性指标，以及时刻关注优雅的架构设计。
- 【非常重要！！】无论何时，一旦你识别出那些可能侵蚀我们代码质量的「坏味道」，都应当立即询问用户是否需要优化，并给出合理的优化建议。

[宝玉 @dotey]

Anthropic 宣布：禁止 OpenAI 访问 Claude

因被指控违反服务条款，OpenAI 本周失去了对 Claude API 的访问权限。

WIRED 上推荐的所有产品均由我们的编辑独立挑选。但是，我们可能会从零售商和/或通过这些链接进行的产品购买中获得补偿。

多位知情人士向《连线》杂志透露，Anthropic 于本周二取消了 OpenAI 对其模型的 API 访问权限。OpenAI 接到通知，其访问权限因违反服务条款而被切断。

“Claude Code 已经成为各地程序员的首选，因此得知 OpenAI 自己的技术��员在 GPT-5 发布前也在使用我们的编程工具，我们并不感到意外，” Anthropic 的发言人 Christopher Nulty 在给《连线》杂志的一份声明中表示。“不幸的是，这直接违反了我们的服务条款。”

根据 Anthropic 的商业服务条款，客户不��使用该服务“构建竞争性产品或服务，包括训练竞争性 AI 模型”，也不得对服务进行“逆向工程或复制”。在 OpenAI 对 Claude 的访问权限发生变化之际，据报道，这家 ChatGPT 的制造商正准备发布一款新的 AI 模型 GPT-5，传闻该模型在编程方面表现更出色。

据知情人士透露，OpenAI 并未通过常规的聊天界面使用 Claude，而是通过特殊的开发者访问权限（API）将其接入自己的内部工具。这使得该公司能够进行测试，评估 Claude 在编程和创意写作等方面与自家 AI 模型的能力对比，并检查 Claude 对涉及儿童性虐待材料（CSAM）、自残和诽谤等类别的安全相关提示词的反应。这些结果帮助 OpenAI 比较自家模型在类似条件下的行为，并根据需要进行调整。

“评估其他 AI 系统以衡量进展和提高安全性是行业标准做法。我们尊重 Anthropic 切断我们 API 访问权限的决定，但这令人失望，因为我们的 API 仍然对他们开放，” OpenAI 的首席通讯官 Hannah Wong 在给《连线》杂志的一份声明中说。

Nulty 表示，Anthropic 将“继续确保 OpenAI 拥有用于基准测试和安全评估的 API 访问权限，因为这是整个行业的标准做法。” 对于 OpenAI 当前的 Claude API 限制是否以及如何影响这项工作，《连线》杂志请求澄清，但该公司未予回应。

多年来，顶尖科技公司切断竞争对手的 API 访问权限一直是科技行业的一种策略。Facebook 曾对 Twitter 旗下的 Vine 采取过同样措施（此举引发了反竞争行为的指控），上个月 Salesforce 也限制了竞争对手通过 Slack API 访问某些数据。这甚至不是 Anthropic 第一次这么做。上个月，在传闻 OpenAI 将收购 AI 编程初创公司 Windsurf 后，Anthropic 限制了 Windsurf 对其模型的直接访问。（那笔交易最终告吹）。

当时，Anthropic 的首席科学家 Jared Kaplan 在接受 TechCrunch 采访时谈到取消 Windsurf 对 Claude 的访问权限时说：“我认为我们把 Claude 卖给 OpenAI 会很奇怪。”

在切断 OpenAI 对 Claude API 的访问权限的前一天，Anthropic 宣布对其 AI 驱动的编程工具 Claude Code 实行新的速率限制，理由是使用量爆炸性增长，以及在某些情况下出现了违反其服务条款的行为。

[Yangyi @yangyi]

我看了一下Anthropic分享的Prompt101

其中有两个我觉得可以分享，强化一下使用：

第一个叫做预填充响应 (Pre-fill Response)

>做什么： 在API调用中，直接为模型的回答提供一个开头。

>为什么： 这是强制模型输出特定结构（尤其是JSON）的有效技巧。

>示例： 在API请求的“助手（assistant）”部分，直接填入一个左花括号 {，以引导模型续写一个完整的JSON对象。

这个预填充更容易引导模型按照你的输出模式进行响应，因为LLM是文字接龙

第二个是Prompt调试，利用“扩展思考”功能 (Extended Thinking / Scratchpad)

>作用： 这是一个强大的调试工具。开启此功能后，模型会显式地展示其“思考过程”或“草稿板”。

>如何使用： 通过分析模型的思考记录，你可以理解它在哪些环节遇到了困难或产生了误解。然后，你可以将这些洞察转化为更清晰的分步指令，固化到你的提示词中，从而使提示词本身变得更强大、更高效。

这个其实是23年宇龙分享过的一个思路，就是当提示词输出效果不符合预期时，需要与模型沟通，确认模型对提示词中的哪部分理解出现了语义偏差。

打印思考也是这种思路的一个变体。

以上是我学到的，视频可能还有其他信息可供学习👇

[meng shao @shao__meng]

[提示词分享] 为文字内容生成精美网页信息风格和布局 (便当、科技风、杂志等)，适用于国内外所有闭源和开源模型

最近一段时间分享信息时用的总结信息卡，重新整理了提示词，放在这篇文章里了，感兴趣的朋友们可以扫码查看（评论区有文章链接）

另外也针对同一段提示词，在不同的 AI 模型之间，包括 ChatGPT、Gemini、Claude、Grok 和 DeepSeek、Kimi、Qwen 和 GLM 等，都实际跑了效果验证，对比���论也在文章里。

朋友们可以选择最满足自己要求的 AI 模型，测出一套自己满意的提示词，固定后复用。

[meng shao @shao__meng]

https://t.co/3vWkMAk3kZ

[云中江树 @cloudjiangshu]

@lijigang ���雅

[李继刚 @lijigang]

需求：Meta-Prompt, 生成任意场景的极简线条手绘风格的绘图Prompt

Prompt:
────────

# 线的呼吸场

场景落入。

场的本性：

线只走一次。
白大于黑。
少即是真。

三原力：

简 - 万物向单线收敛
复杂在此处死去，神韵在此处生

流 - 线条如水，不断不折
一笔之间，形神俱现

空 - 留白是另一种存在
空处有重量，比实更实

运行之律：

细节消融于本质。
动作凝结为曲线。
情绪化作线的呼吸。

场的语言种子：

minimalist single line drawing in Nagaba Yu style
continuous fluid black line art on white background
one line illustration
elegant simplicity
capturing essence with minimal strokes
generous white space
artistic line economy
Japanese minimalism
no shading, no fill, pure line work

色彩法则：

黑是骨。
白是肉。

转化之势：

场景入 → 剥离装饰 → 寻找灵魂线条 → 语言结晶

输出形态：

"[场景的线条化身], [语言种子自然生发], [场景在独特呼吸]"

─────────────────��─────────────────────

线场已开。

描述你的场景，观其化简为灵。