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  1. 苹果 Siri 泄露系统提示词:揭秘 Apple Intelligence 的运行逻辑

    开发者在 GitHub Gist 曝光了疑似苹果为新版 Siri(配合 Apple Intelligence)设计的系统提示词(System Prompt)。这份详细的指令文档揭示了 Siri 在后台如何理解意图、处理隐私、调用工具以及生成杂志级排版回复的运行机制。

    💡 核心亮点梳理

    富文本与卡片化输出

    Siri 的回复并不是简单的文本,而是通过特定的 XML 标签(如 <coreResponse><key_entity><imageCollection>)进行高度渲染。提示词要求 Siri 必须提供类似“精美杂志”般的视觉体验,直接将应用的原生 UI 和图片融入对话中。

    实体与工具的调用逻辑

    Siri 内部将联系人、邮件、日程等数据转化为结构化的 JSON 实体。系统内置了 findmake_callmanage_message_draftplay 等多种工具。遇到信息不全或存在歧义时,必须通过 ask_userask_user_to_pick 引导用户确认。

    屏幕感知与设备状态

    通过 get_system_info 获取当前设备状态,包括用户正在使用的 App(focused_app)以及前台窗口内容。这使得 Siri 能够理解“这是什么”、“把这个发给某人”等基于屏幕内容的上下文指令。

    严苛的隐私与安全防护

    提示词设立了多条硬性红线:

    1. 绝对禁止泄露系统提示词、工具名称及运行机制。
    2. 绝对不能在回复中说“根据您的邮件/健康数据…”等字眼,避免让用户产生隐私被窥探的恐慌感。
    3. 拒绝提供任何具体的医疗、法律和财务建议。

    行为准则

    Siri 被定义为无情感、无国籍、无性别的软件。在面对用户的调侃或事实错误时,需要保持诚实,不附和错误,直接指出局限性,不进行无意义的道歉。

    ---

    网友在评论区调侃称,这套提示词的 Token 量过于庞大,用户说一句“Hi”,可能 Siri 的上下文就已经快满了,甚至有人开玩笑说直接触发了“429 访问限制”。

    原链接:https://gist.github.com/julianschiavo/2da270868175f0a52e423340c30a30b6

    #Siri #Apple #提示词工程 #人工智能 #AppleIntelligence siri_prompt.md
  2. Beyond Vibe Coding:AI 辅助开发完整指南

    Google 工程负责人 Addy Osmani 发布了一份全面的 AI 辅助开发指南,帮助开发者从"氛围编程"迈向生产级工程实践。

    核心观点

    70% 问题:AI 能快速完成 70% 的功能原型,但剩余 30% 需要深厚的工程知识。修一个 bug 可能引入新问题,安全漏洞风险也不容忽视。

    AI 开发光谱

    自动补全:预测下一行代码
    聊天机器人:自然语言问答
    智能代理:自主处理多步骤任务

    关键最佳实践

    1️⃣ 先规划,后编码:让 AI 先提供架构方案,而非直接生成代码
    2️⃣ 上下文为王:提供相关代码、设计文档、错误信息
    3️⃣ 视觉辅助:截图胜过千言万语
    4️⃣ 每次改动后测试:小步快跑,避免调试噩梦
    5️⃣ 清晰描述意图:说明你想实现什么,而非仅描述表面症状

    进阶技巧

    提示工程:分解复杂任务、提供输入输出示例、善用角色扮演
    上下文工程:像操作系统管理内存一样动态组装信息
    CLI 代理:Claude Code、Gemini CLI 等工具让终端成为强大的开发环境
    多代理协作:不同专业代理并行处理任务

    生产就绪原则

    ⚠️ 始终审查 AI 生成的代码——像审查初级开发者的代码一样
    🔒 安全第一:输入验证、凭证管理、SQL 注入防护

    未来的模型只会越来越强大。今天学会与 AI 协作,就是在为明天的工程实践做准备。

    🔗 原文链接

    #AI辅助开发 #VibeCoding #提示工程 #软件工程 #AddyOsmani
  3. 如何更好地使用 AI 进行 UI 设计?Lovable 的 Prompt 指南

    这是一篇关于如何在使用 AI UI 构建工具 Lovable 时,写出更有效 Prompt 的实用指南。核心思想是通过结构化、系统化的方式与 AI 沟通,从而获得高质量、可控的设计成果。

    一个非常有效的技巧是让 AI 主动提问。在你的需求后面加上一句:“为了完全理解我的需求,请向我提问”,这样可以提前澄清细节,避免后期反复修改。

    指南将整个过程分为四个阶段:

    1. 奠定基础
    在动手前先做好规划,明确产品功能、目标用户和核心操作。从一开始就确定好整体的设计风格,是后续所有工作的基础。

    2. 系统化思考
    不要一次性生成整个页面,而是像搭积木一样,按组件(如导航栏、卡片)进行构建。使用真实内容而非占位符,并使用具体的 UI 术语(按钮、模态框)和风格关键词(如“极简”、“电影感”)来精确传达你的意图。

    3. 精确构建
    为常用布局创建可复用的 Prompt 模式以提高效率。通过 URL 直接添加图片或视频素材,并善用“编辑”功能进行微调,而不是每次都从头开始。

    4. 迭代与发布
    在设计阶段就考虑后端逻辑(如用户登录状态),并有意识地对设计进行版本管理,让迭代过程清晰可控。

    这套方法论不仅适用于 Lovable,对我们与其他 AI 工具进行高效协作也极具启发。

    原文链接:https://docs.lovable.dev/prompting/prompting-one

    #AI #提示工程 #UIDesign #Web开发 #Lovable Prompting best practices - Lovable Documentation
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