AI 艺术家 Drew Brucker(x: dcbruck) 分享的 15 组精美的 Midjourney 风格参考代码。
















AI艺术家Drew Brucker公开15组高质量Midjourney风格提示词,覆盖写实、插画、赛博朋克等多种视觉风格与构图范式,可直接调用或作为提示工程优化参考。
AI 艺术家 Drew Brucker(x: dcbruck) 分享的 15 组精美的 Midjourney 风格参考代码。
















“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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