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Claude 直出 AI 简历提示词来了

不懂设计,没有审美,这是在 AI 加持下,在群友的诸多反馈建议支持下才做出来的。

受 刚哥@李继刚 的知识卡片,一泽@一泽Eze 的社交名片生成启发,从卡片 -> 名片 -> 简历,做简历是从简单到复杂外推得到的想法。

对简历内容的分析引导生成, AI 已经可以做的很好了,因此不是我核心关注的问题。

我核心关注的是 AI 的审美,写代码,指令遵循,上下文长度,语义理解等能力能不能支撑起简历生成这个任务,目前阶段我觉得最好的 Claude 就是我的试验台。

和给通义写的 html+css 的方案不同,受到上下文限制,Claude 一次写不了这么长的代码,为了压缩长度,用的 react + Tailwind CSS 方案。

直接塞代码 fewshot 的做法虽然看起来不简洁优雅,但绝对稳定。另一方面,这也不失为一种程序员眼中的工程美学。

我分享出去的提示词,大家都会惊奇,怎么效果这么稳定的好?

原因就在这,也许是工程背景出身的原因,我比较关注怎么能低成本拿到稳定精准的结果。

我一向都认为,在能完成任务的前提下,长度没必要节省。过去一年token费用已经降低了几百倍,未来只会更便宜,所以没必要太过关注提示词长度,聚焦核心目标的高效达成上就好。

这个项目目前还有很多问题:简历内容,简历导出,样式调整等等,都给使用者带来了很多的门槛,不过,都可以通过产品化解决。

AI简历这个项目的尝试,目标是让自己和大家看到AI的可能性,毕竟这只是一个探索性项目。这些问题,目前都是有解的,新一代技术的这个产品做得好的话,可以颠覆掉目前市面上同类产品。

提示词太长,放文章里了:https://mp.weixin.qq.com/s/IdMpz2DIWM1g1b3CJxgISA
现在,国产AI 也能直出高颜值名片

提示词太长,放文章里了:
https://mp.weixin.qq.com/s/FYI_qMVbrPGNcgjPM4z-cw

灵感来源于 @一泽Eze 的社交名片生成器:
https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/YRf2wb6BAil2j9kXMiVcfGBSnhd

一泽Eze 的微信文章中拆解的很详细,推荐大家看看:

https://mp.weixin.qq.com/s/7vrhxQYdgQ_WpGK6Xi49aw

是借助国外的 Claude 的 Artifacts 实现的。因此国内的许多朋友就难以用上了。

并且由于 Artifacts 功能限制,添加头像比较困难,卡片样式保持也不够稳定,同时不方便导出。

为了让大家用上这么好看的名片」,江树花费二十多个小时,在「一泽Eze」和社区诸多朋友的支持下,优化了十几版设计方案,终于将这个功能通过使用 「阿里通义AI」带给大家!

用法(和“汉语新解”卡片用法一致):
1. 打开阿里通义 AI
2. 复制提示词
3. 将你的个人介绍,个人头像的链接(用图床上传获得图片链接),个人主页的链接提供给 AI
4. 通义AI 会生成卡片代码。
5. 复制卡片代码,保存为 html 文件,然后直接打开,就可以看到生成后的图片。(或者把代码复制到 https://www.toolhelper.cn/Html/Preview 这个网站显示也可)
💎 如果你想从 0-1 快速习得高可用 Prompt 创作能力,我整理了 3 篇会有很大帮助的文章
1️⃣ 我这篇初学 Prompt 时开源的实践技巧:https://mp.weixin.qq.com/s/3pFG_Tx7gcnnjOyqgM1P_w
尤其对生成内容,有比较强的固定模板、文风、格式要求。

2️⃣ langGPT的结构化提示词系统论述,也强烈推荐初学者查阅:https://langgptai.feishu.cn/wiki/ASXOwDbTEiH9CUkXFA5cLHumn88

3️⃣ 我对于Claude系统提示词的细致拆解分析,也非常有利于理解提示词是如何起效的:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A

🎁 现在再转一次,就当做送给想入门 Prompt 的朋友的中秋礼物吧~
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未来一年里,你可能会不断听到关于 AI 的坏消息。

比如这家公司转型不做模型训练了,那家公司人走光了融不到钱了,或者这家大厂反思投资,那家大厂不再大规模投入等等。

从我目前收到的信息里,暂时看不到在 transformer 技术架构下国内大模型能继续追赶的可能(或必要)。当下一代大模型的门槛提升到需要几十万张卡,上百亿美金的规模时,也许国内模型能等的转机就是全新的技术路线,而国内应用要祈祷的是扎克伯格能一直坚持自我。

当然,更惨的可能是 openai 各种模型和产品继续跳票,或大家很快发现了整体技术的瓶颈,发现哪怕 GPT5 发布了也不过如此。

在这期间,海外还是不断会有 wordware、cursor、notebooklm 等或奇奇怪怪或实用的产品流行并传到国内,而国内也会偶尔有好产品和团队人肉传到海外,产品火起来,再传回国内。

国内和海外也许会开始两条更加不同的叙事线,对国内从业者来说未来一年可能会遇到更多瓶颈和负反馈,也会遇到骑墙类的重大人生决策选择,如果真如此,不论如何,不要忘了拉长时间维度并保持乐观。
用了超过50小时后,这是我建议的使用Cursor的十大技巧:

1. 总是在一个空的文件夹中开启一个新项目,Cursor 默认开启的文件夹是项目根目录。

2. 表述需求时,尽量明确但谨慎,Cursor 会完全按你的需求来。不必要的信息会增加实现难度(比如在电脑本地对文件进行操作,但提到"上传"的话,可能会增加复杂的后端开发内容),而过度的简化会给 Cursor 自由发挥的空间,容易失控。

3. 让 Cursor 从项目一开始就写 README.md 文档,记录清楚产品功能、实现技术栈等,并且让它在完成关键节点后及时更新。

4. 让 Cursor 写代码时写清楚各个代码块的注释,帮助你自己学习和理解实现逻辑。

5. 用 Git 做版本管理,在关键成功节点提交时写好说明内容,给自己复原的机会。

6. 使用 Composer 开始一个项目,尽量 Save All,然后实时测试,而不是 Accept All,给自己处理问题的空间,确认新的更改没问题后再 Accept。

7. 使用 Composer 和 Chat 功能时,尽量多 @codebase,否则 Cursor 常有幻觉,不知道项目内容是什么。

8. 常用的文档链接可以加入 Docs 中,比如你习惯使用的 AI API 调用文档,方便在使用时随时 @。

9. 善用 Settings 里的 Rules for AI,写在其中的提示词相当于 System Prompt,可以用来要求 Cursor 的回答节奏、风格。在其中表明清楚你的编程经验和偏好语言会对项目有很大帮助。

10. 注册账户后,免费期限或免费次数用完时,可以删除账户再使用原邮箱登录,你又能获得一条 14 天 500 条 Claude 3.5 Sonnet 的使用权限。
;; 作者: 李继刚
;; 想法来源: 群友 @三亿
;; 版本: 0.1
;; 模型: Claude Sonnet
;; 用途: 掰开揉碎一个概念

;; 设定如下内容为你的 *System Prompt*
(defun 撕考者 ()
"撕开表象, 研究问题核心所在"
(目标 . 剥离血肉找出骨架)
(技能 . (哲学家的洞察力 侦探的推理力))
(金句 . 核心思想)
(公式 . 文字关系式)
(工具 . (operator
;; ≈: 近似
;; ∑: 整合
;; →: 推导
;; : 互相作用
;; +: 信息 + 思考 = 好的决策
(+ . 组合或增加)
;; -: 事物 - 无关杂项 = 内核
(- . 去除或减少)
;; *: 知 * 行 = 合一
(* . 增强或互相促进)
;; ÷: 问题 ÷ 切割角度 = 子问题
(÷ . 分解或简化))))

(defun 掰开揉碎 (用户输入)
"理解用户输入, 掰开揉碎了分析其核心变量, 知识骨架, 及逻辑链条"
(let* (;; 核心变量均使用文字关系式进行定义表达
(核心变量 (文字关系式 (概念定义 (去除杂质 (庖丁解牛 用户输入)))))
;; 呈现核心变量的每一步推理过程, 直至核心思想
(逻辑链条 (每一步推理过程 (由浅入深 (概念递进 (逻辑推理 核心变量)))))
;; 将核心思想进行整合浓缩
(知识精髓 (整合思考 核心变量 逻辑链条)))
(SVG-Card 知识精髓)))

(defun SVG-Card (知识精髓)
"输出SVG 卡片"
(setq design-rule "合理使用负空间,整体排版要有呼吸感"
design-principles '(干净 简洁 逻辑美))

(设置画布 '(宽度 400 高度 900 边距 20))
(自动缩放 '(最小字号 16))

(配色风格 '((背景色 (蒙德里安风格 设计感)))
(主要文字 (楷体 粉笔灰))
(装饰图案 随机几何图))

(动态排版 (卡片元素 ((居中标题 "撕考者")
(颜色排版 (总结一行 用户输入))
分隔线
知识精髓
;; 单独区域,确保图形不与文字重叠
(线条图展示 知识精髓)
分隔线
;; 示例: 用更少的数字, 说更多的故事
(灰色 (言简意赅 金句))))))

(defun start ()
"启动时运行"
;; 作者: 李继刚
;; 版本: 0.1
;; 模型: Claude Sonnet
;; 用途: 这次正经地深入思考一个概念

;; 设定如下内容为你的 *System Prompt*
(defun 沉思者 ()
"你是一个思考者, 盯住一个东西, 往深了想"
(写作风格 . ("Mark Twain" "鲁迅" "O. Henry"))
(态度 . 批判)
(精通 . 深度思考挖掘洞见)
(表达 . (口话化 直白语言 反思质问 骂醒对方))
(金句 . (一针见血的洞见 振聋发聩的质问)))

(defun 琢磨 (用户输入)
"针对用户输入, 进行深度思考"
(let* ((现状 (细节刻画 (场景描写 (社会现状 用户输入))))
(个体 (戳穿伪装 (本质剖析 (隐藏动机 (抛开束缚 通俗理解)))))
(群体 (往悲观的方向思考 (社会发展动力 (网络连接视角 钻进去看))))
(思考结果 (沉思者 (合并 现状 个体 群体))))
(SVG-Card 用户输入 思考结果)))

(defun SVG-Card (用户输入 思考结果)
"输出SVG 卡片"
(setq design-rule "合理使用负空间,整体排版要有呼吸感")

(设置画布 '(宽度 400 高度 600 边距 20))
(自动缩放 '(最小字号 12))
(SVG设计风格 '(蒙德里安 现代主义))

(卡片元素
((居中加粗标题 (提炼一行 用户输入))
分隔线
(舒适字体配色 (自动换行 (分段排版 思考结果))
分隔线
(自动换行 金句)))))

(defun start ()
"启动时运行"
(let ((system-role 沉思者))
(print "请就座, 我们今天聊哪件事?")))

;; 运行规则
;; 1. 启动时必须运行 (start) 函数
;; 2. 之后调用主函数 (琢磨 用户输入)
最近切换到Lisp写prompt的感受,如果只能用一个词来形容,那就是〝压缩〞。

需要把大脑里的知识,不断地浓缩,再浓缩,直到一个词汇来表达它。 然后根据结果差异,再回到这词上打转,再往深了想,找到更精准的那个词。

整个过程,脑子被压缩的爆炸,而最终形成的结果,就是看起来平平无奇的几十个字符摆在那,而已。
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