AI绘画可将经典人物跨次元融合，如福尔摩斯扮演绿巨人、爱因斯坦化身钢铁侠，通过“A as B”提示词快速生成兼具二者神韵的原创漫画形象，支持comics、minimalist等多种风格，Midjourney v5.2即可实现。
AI最强大能力在于将不同的元素融合、加工并创造出全新的产物，这就像古时炼丹一样。如果我们善加利用这个过程，就能轻松地创造出全新且个性化的漫画人物。其中一种简单而实用的方法是通过让一个人物作为演员扮演另一个人物（A as B），从而创造一个结合了两者特征的全新人物。（特别感谢 @Fabregas 科学家版漫威宇宙的创意）
提示词：Sherlock Holmes as the hulk（福尔摩斯扮演绿巨人）, comics（漫画风格，其他风格同样有效）, full portrait（完整肖像）, minimalist（极简主义）, draw style（手绘风格）
“上下文工程” 正取代 “提示词工程”，成为 AI Agent 开发的核心范式。随着模型能力提升、Agent应用普及及企业合规需求，交互重点从单轮指令转向多步骤工作流中的动态信息编排。该领域涵盖系统指令、用户输入、检索知识、对话历史及工具定义五层结构。由于上下文窗口资源有限且易出现中毒、分心等失败模式，需通过ACE框架实现上下文的自进化与增量更新。实操建议包括外部化状态、按需检索、压缩累积及隔离多Agent上下文。本质上，上下文工程是提示词工程的超集，标志着 AI 开发进入以系统架构和状态管理为主导的工程时代。
掌握大语言模型（LLM）的核心在于理解其底层机制与交互技巧。首先，Token 是模型处理文本的最小单位，直接影响输入输出长度及费用。默认的非确定性模式赋予模型创意，但也导致结果不可预测。其次，温度、最大 Token 数和 Top-p 三个参数共同调控模型的随机性、回复长度及词汇选择范围，用户可根据精准或创意需求灵活调整。此外，受限于上下文窗口，模型仅能记忆当前对话片段，超出部分会被丢弃。最后，提示词质量决定输出效果，高质量的提示词应包含清晰指令、背景信息及期望格式，通过缩小猜测空间来提升回答的准确度。
TryHackMe 推出“提示词工程： AI 安全”实战房间，系统教授与大语言模型高效沟通的技能。课程涵盖 LLM 处理机制（ Token 、非确定性）、提示词结构（指令、上下文、格式、约束）、系统与用户提示词的区别及注入攻击风险、进阶技术（ CoT 、 Zero/Few-shot ）。通过六道安全场景挑战演示从分类到漏洞审查的实战技巧，强调将开放任务压缩为可执行指令的思路。
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