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参考来源与致谢 ​

这本书是什么 ​

一份讲通用概念的大模型入门手册。不绑定任何一家模型或工具——书里的方法在 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、豆包、通义、Kimi 上都成立。

写它的出发点很简单:市面上要么是"10 个提示词技巧"这种没有骨架的清单,要么是从 Transformer 讲起的技术文档。中间那一层——你得先知道它是个什么东西,那些技巧才不用背——反而没人好好讲。

内容来源 ​

一、线下培训讲义 ​

书的骨架来自一套面向产品 / 项目团队的 AI 实操课讲义,包括:

  • "把 AI 当成刚入职的天才新人"这个贯穿全书的比喻;
  • 由"会忘"和"会编"两个毛病推导出五要素(角色 / 任务 / 背景 / 要求 / 验收)的讲法;
  • 08 章的会议纪要案例,以及提示词模板库里的原型转 PRD 案例——都是课堂上真实跑过的材料。

二、公开的概念梳理 ​

术语的分类框架——把概念按"跟它说话 → 认清边界 → 让它能干活 → 让它自己跑"四个阶段排序,并且说明"每个概念存在,都是因为上一阶段不够用"——参考了卡码网笔记的《大模型关键词全解》:

术语表和 09 · 全景地图的组织方式沿用了这个思路,内容重写并做了扩充。

三、各家官方文档 ​

Skill 篇里关于 Skill 结构的部分(三层加载、name / description 两个字段、正文长度建议、引用只能一层深、先建评测再写正文),依据的是 Anthropic 的 Agent Skills 文档——那是目前最标准化、写得最细的一套:

Agent 篇 04 章关于 MCP 的部分(三个角色、服务端的 Tools / Resources / Prompts 三类原语、本地与远程两种传输方式),依据的是 MCP 官方文档:

同样只讲"形状"——具体的方法名、字段和版本细节书里不抄,抄了就会过期。

本书把它当作"形状"来讲,而不是当作某一家的产品说明:09 章给了各家形态的对照表,正文写法在哪家都通用。具体字段限制和路径以你所用工具的官方文档为准。

四、同作者的几本工具手册 ​

工具篇里关于 WorkBuddy、OpenDesign、豆包工作、Codex、Claude Code 的描述,部分取自本站作者为这几个工具单独写的手册:

手册讲什么
Claude Code 中文教程官方文档重新编排的学习路径 · 简 / 繁 / 英
Codex 中文手册从装上 CLI 到交给 CI · 含官方中文文档镜像
豆包工作手册界面、技能、连接器、云电脑与飞书打通
WorkBuddy 手册三种工作模式、权限沙箱 · 12 个实战案例
OpenDesign 手册安装、接本地 Agent、设计系统 · 十步做一份可编辑 AI PPT

分工:这本书讲方法(换到哪个工具都成立),那几本讲某一个工具怎么用(菜单在哪、开关什么意思、这个工具特有的坑)。

它们同样是非官方社区教程,产品功能以各家官方最新说明为准。

五、实际使用记录 ​

Token 估算、上下文表现、幻觉高发场景这些经验性的判断,来自日常使用中的观察。它们是经验,不是实验数据——遇到和你的实测不一致的地方,以你自己跑出来的为准。

关于准确性 ​

三条自我约束:

不写会过期的东西。 具体的版本号、价格、上下文窗口的确切数字、模型排行榜——一律不写死,只给量级和判断维度。要精确数字请查官方页面。

例外是模型篇和工具篇——"市面上有哪些模型 / 有哪些工具"这两个问题绕不过去。这两篇的处理办法一样:只写是谁、叫什么、结构上以什么见长 / 给谁用,每条配官方入口让你自己核;不写版本号、跑分、价格和排名。内容截至 2026 年 9 月,与官网不一致时以官网为准。

不排名。 哪家模型更强这个月和下个月答案就不一样,而且跟你的任务类型强相关。书里只给你"怎么自己测"的方法。

区分事实和判断。 机制层面的东西(它怎么工作、为什么会编)是确定的;"该怎么用"是建议,你完全可以有不同做法。

反馈 ​

发现错误、有更好的例子、或者觉得哪一段没讲清楚,欢迎提 issue。

版本 ​

篇章状态
入门篇已完成(10 篇 + 总览)
模型篇已完成(4 篇 + 总览)· 会过期,只写"谁是谁"
工具篇已完成(4 篇 + 总览)· 同上
提示词篇已完成(10 篇 + 总览)
Skill 篇已完成(10 篇 + 总览)
Workflow 篇已完成(10 篇 + 总览)
Agent 篇已完成(10 篇 + 总览,含 MCP)
参考术语表 32 条 · 提示词模板 11 组 · FAQ
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简体是唯一手写来源,繁体由 OpenCC 自动转换生成。

一份讲通用概念的入门手册 · 不绑定任何一家模型或工具 · 例子可直接照抄