面条的草稿箱
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- Browserbase: 为 AI Agent 量身打造的浏览器基础设施
Browserbase 是一个专为 AI 设计的无服务器浏览器平台，能帮助 AI 代理（Agent）自主地在网页上执行阅读、写入和交互等任务。开发者无需再为管理复杂的浏览器基础设施而烦恼。
核心亮点
- 无缝集成：与 Playwright、Puppeteer、Selenium 等主流自动化框架完全兼容。
- 弹性扩展：无服务器架构，可在毫秒间启动成千上万个浏览器实例，按需使用。
- 极致性能：全球化的节点分布，确保低延迟；每个实例配备 4vCPU，保证页面加载速度。
- 强大而隐蔽：内置验证码自动处理、住宅代理和浏览器指纹管理，轻松绕过网站限制。
- 开发者友好：提供实时调试视图、会话录制功能，并配备了 Node.js 和 Python 的官方 SDK。
无论是构建复杂的 AI 代理、执行自动化工作流，还是大规模网页抓取，Browserbase 都能提供稳定可靠的支持。
原始链接：https://www.browserbase.comBrowserbase: Give your agent access to the entire webGive your agents access to the whole web. - Gemini 3 提示词工程最佳实践
作者分享了使用 Gemini 3 Pro 的经验，强调它在各方面都远超 2.5 Pro。Gemini 3 偏爱直接和逻辑化的指令，而非冗长或说服性的语言。以下是一些核心原则和技巧总结：
核心原则
- 精确指令：清晰、直接地陈述你的目标，避免冗余信息。
- 结构一致：在提示词中使用统一的结构（如 XML 标签），并明确定义模糊术语。
- 长上下文指令后置：处理长文本（如书籍、代码库）时，应将具体指令放在上下文数据之后。
- 上下文锚定：在提供大量数据后提问时，使用“基于以上信息…”等语句进行过渡。
高阶技巧
- 引导思考：让模型在回答前先进行规划、分解任务、甚至批判自己的输出，以提高回答质量。
- 结构化提示词：使用 XML 或 Markdown 格式来清晰地区分指令和数据。
- 特定领域应用：文章为研究分析、创意写作、问题解决和教育内容等场景提供了具体的提示词结构。
文章最后还提供了一个结合了各项最佳实践的通用模板，并强调提示词工程是一个需要不断迭代和优化的过程。
原文链接Philschmid
Gemini 3 Prompting: Best Practices for General UsageA comprehensive guide on best practices for prompting Gemini 3, focusing on clarity, structure, reasoning, and agentic tool use to maximize model performance across various domains.
