datasette-llm 0.1a8
Simon Willison's Weblog13d agoReleaseSimon Willison 開源的 Datasette 插件 datasette-llm 發布了 0.1a8 預覽版本。此版本主要修復了一個關鍵 Bug，解決了 llm_prompt_context() 鉤子（hook）在運作時，無法完整收集並串聯對話回應鏈（chains of responses）的問題。這對於依賴該插件進行複雜 LLM 數據檢索與上下文構建的開發者來說是個必要的更新。
Copy-to-Prompt instructions now available for Flags
Vercel Changelog50d agoReleaseVercel 針對其 Flags（功能切換）功能推出了「Copy-to-Prompt」指令。開發者現在可以輕鬆將當前的 Feature Flags 狀態與設定複製為結構化的 Prompt 格式，並直接提供給 AI 助手（如 v0 或 Cursor）。這解決了 AI 缺乏專案上下文的問題，讓 AI 能更精確地生成符合特定功能開關邏輯的程式碼，大幅提升開發效率。
How to prompt Seedream 5.0★ 75
Replicate Blog98d agoTutorialReplicate 介紹了新一代影像生成模型 Seedream 5.0 的 Prompt 撰寫技巧。該模型三大核心亮點為：支援多步驟推理（能先規劃再生成）、基於範例的影像編輯（透過參考圖進行精準修改），以及具備深厚的領域知識。本文將引導開發者與創作者如何善用這些新特性，創造出更符合預期的視覺作品。
AGENTS.md outperforms skills in our agent evals★ 78
Vercel Changelog126d agoReleaseVercel 在最新的 Agent 評估中發現，使用 `AGENTS.md` 這種基於 Markdown 的宣告式文件來定義 AI Agent 的角色與指令，其成效顯著優於傳統為 Agent 綁定特定「技能（Skills/Tools）」的作法。這項發現將簡化開發者構建多 Agent 系統的流程，並提升 LLM 在複雜任務中的執行準確度與對齊表現，代表著 Agent 開發範式正朝向「文件驅動」轉移。
How to prompt v0★ 80
Vercel Changelog169d agoTutorialVercel 官方發布 v0 提示詞（Prompt）最佳實踐指南。文章深入解析如何透過結構化描述、分步迭代、上傳設計截圖以及指定互動狀態，來引導 v0 生成精確且符合預期的 React、Tailwind CSS 與 shadcn/ui 組件。這份指南能幫助開發者與設計師大幅提升 UI 生成效率與程式碼品質。
How to prompt Nano Banana Pro
Replicate Blog194d agoTutorialReplicate 針對其影像生成與編輯模型「Nano Banana Pro」發布了官方提示詞指南。該模型具備強大的圖像生成與二次編輯能力，本文整理了官方推薦的 Prompt 撰寫技巧，幫助開發者與創作者精準控制生成畫面，發揮模型的最大潛力並降低試錯成本。
Giving your AI a Job Interview★ 80
One Useful Thing (Mollick)202d agoOpinion隨著 AI 提供的決策與建議在工作中變得越來越重要，傳統的簡單測試已不足以評估其極限。華頓商學院教授 Ethan Mollick 指出，我們需要透過結構化的「工作面試」流程，包含情境問答、極限測試與邏輯追問，來評估 AI 在特定任務中的真實實力、潛在偏見與幻覺機率，從而決定如何安全地與其協作。
An Opinionated Guide to Using AI Right Now★ 85
One Useful Thing (Mollick)226d agoTutorial賓州大學華頓商學院教授 Ethan Mollick 釋出最新 AI 實用指南。他指出，目前主流模型各有擅場：Claude 3.5 Sonnet 適合寫作與程式，GPT-4o 語音與綜合能力強，Gemini 則以超大上下文見長。他強調，使用者應將 AI 視為「聰明但缺乏經驗的實習生」，透過持續對話與回饋來突破「不規則邊界（Jagged Frontier）」，才能真正發揮 AI 的生產力潛能。
How to prompt Veo 3.1★ 80
Replicate Blog229d agoTutorialGoogle 推出的 Veo 3.1 影片生成模型現已可在 Replicate 上使用。本指南深入解析如何利用其強大的新功能，包括透過首尾幀精準控制影片起點與終點、使用參考圖像引導視覺風格，以及優化圖生影（Image-to-Video）的 Prompt 撰寫技巧，幫助創作者與開發者生成更具電影感與連貫性的高品質影片。
Using AI Right Now: A Quick Guide★ 85
One Useful Thing (Mollick)344d agoTutorial知名 AI 學者 Ethan Mollick 整理了最新的 AI 實用指南，解答「該用哪款 AI」與「如何使用」的核心問題。他強調應直接使用最頂尖的 Frontier Models（如 GPT、Claude、Gemini），並將 AI 視為「聰明但缺乏常識的實習生」。指南涵蓋日常寫作、程式開發、資料搜尋與多媒體生成等四大領域的推薦工具與實戰心法。
Get the most from Google Veo 3★ 75
Replicate Blog362d agoTutorialAI 雲端部署平台 Replicate 針對 Google 最新推出的影片生成模型 Veo 3 進行了深入測試與實驗。本文整理了他們在提示詞撰寫、參數調整及風格控制上的實戰經驗。無論是想優化影片的流暢度、提升畫面精緻度，還是透過 API 進行整合，這些實用技巧都能幫助開發者與創意工作者快速上手並發揮 Veo 3 的最大潛力。
Eval-driven development: Build better AI faster★ 80
Vercel Changelog593d agoOpinionVercel 提出「評估驅動開發（EDD）」概念，解決 AI 輸出不確定性帶來的測試難題。 EDD 類似於軟體工程的測試驅動開發（TDD），強調在調整提示詞或模型前先建立評估數據集。 透過自動化評估（如 LLM-as-a-judge），開發者能更具信心且快速地優化 AI 產品，避免改動導致效能倒退。
How to get the best results from Stable Diffusion 3★ 75
Replicate Blog714d agoTutorialStable Diffusion 3 (SD3) 引入了全新的架構與三種文字編碼器。本指南介紹如何透過自然語言描述（而非標籤堆疊）來獲得最佳圖像、如何精準渲染文字，以及如何調整 CFG 比例（建議 4.5-6.0）與步數等關鍵參數，幫助開發者與創作者在 Replicate 上發揮 SD3 的最大潛力。
Chat Templates: An End to the Silent Performance Killer★ 85
Hugging Face Blog973d agoRelease在開發 LLM 對話應用時，不同模型（如 LLaMA、Vicuna）要求不同的特殊標記與格式。過去手動拼接字串極易出錯，微小的空格或換行差異都會嚴重影響模型輸出品質。Hugging Face 推出「Chat Templates」功能，將格式化邏輯以 Jinja 模板儲存於 tokenizer 設定中，開發者只需調用 `apply_chat_template()` 即可自動套用正確格式，徹底解決此痛點。
A guide to prompting Llama 2
Replicate Blog1023d agoTutorial本指南由 Replicate 團隊撰寫，深入解析 Llama 2 的官方提示詞（Prompt）格式。文章詳細說明了如何使用 `[INST]`、`<<SYS>>` 等特殊標記來結構化系統提示詞與用戶指令。遵循此標準模板能有效避免模型輸出混亂或不聽從指令的問題，是開發者部署與微調 Llama 2 的必讀基礎教學。
Making a web app generator with open ML models
Hugging Face Blog1065d agoTutorialHugging Face 介紹了如何使用開源程式碼模型（如 StarCoder）構建「文字轉網頁應用（Text-to-Web-App）」產生器。文章詳細說明了系統架構，包括如何透過 Prompt 工程引導模型輸出包含 HTML、Tailwind CSS 與 JavaScript 的單一網頁檔案。此專案展示了開源模型在快速原型設計與程式碼生成上的強大潛力，並提供了在 Hugging Face Spaces 上的實作範例。
Few-shot learning in practice: GPT-Neo and the 🤗 Accelerated Inference API
Hugging Face Blog1825d agoTutorial本文介紹如何使用 EleutherAI 的開源模型 GPT-Neo，結合 Hugging Face 的 Accelerated Inference API 進行「少樣本學習（Few-shot learning）」。讀者將了解如何透過精心設計的提示詞（Prompt），讓模型在不需重新訓練或微調的情況下，僅憑幾個範例就能執行特定任務。這為開發者提供了一種快速、低成本且無需維護複雜基礎設施的 NLP 實作方案。