分享前沿AI技术、提示工程实践与认知范式理论
跨越文化、时代与领域交叉验证的AI提示词精确定义系统，帮助提高AI理解的准确性与精确度，摆脱反复调试提示词的困境。
阅读更多当AI突然"失忆"时，如何解决记忆连贯性问题？本文追踪AI失忆现象解决方案的演进过程：从静态密钥到动态算法，再到语言表达，最终发展出元信息嵌入机制，为AI Agent系统设计提供深刻启示。
阅读全文借鉴Docker容器思想打造的AI工作流解决方案。通过目标明确化、环境容器化和成功标准具体化，构建更高效、更可靠的AI工作流，解决AI"南辕北辙"、"答非所问"或"丢三落四"的问题。
阅读全文DPML（Deepractice Prompt Markup Language）是一种专为AI提示词工程设计的标记语言，采用XML风格的语法结构，旨在提供结构化、可扩展且易于使用的提示词编写框架。
阅读全文通过AI组织化探索通用人工智能的可行路径。我们提出了一种集体智能的方法，通过多个专业AI组成的"社会"形成自我维持的思考网络，创造出一种"集体意识"。
阅读全文基于Deepractice Prompt设计模式的AI工程系统性解决方法。我们提出了Deepractice 4P理论，建立了从提示词模式到实际产品的完整转化路径，为AI工程提供系统化的方法论。
阅读全文突破传统提示工程的局限，构建全方位智能交互体系。本文将揭示Deepractice提示工程设计模式的核心改进，分析初版框架的局限性，并详细解析十大核心提示词类型的设计要点与应用价值。
阅读全文揭秘AI提示工程的新范式，让你的AI助手更专业、更精准、更贴心。本文将详细解析Deepractice认知提示范式的七大核心组件，以及它们如何协同工作，为你打造更智能、更专业的AI交互体验。
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