Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
yes Aether is a biglab model, no its not a llama one thing i learned from the inside is that all code ide model strings are combinations of models combined with prompts and toolcalls for the model. so no you wont feel like it is “raw” matching what youd find in the normal chat. abandoned blogpost: The Model Selector is a Lie
achieve ambition with intentionality, intensity, & integrity - @dxtipshq - @sveltesociety - @aidotengineer - @latentspacepod - @cognition + @smol_ai
RT @Ammy_cn: @dotey 作為營銷人員，有一些現象是我一直無法理解的 1.在打工的時候，市場部在採購一些數據分析軟件用於做增長，技術看完後說「就這？5萬？你等著我們給你抽空寫一下代碼，一樣能顯現你的需求⋯⋯」於是，無限的等待和出問題後反覆的battle⋯⋯…
Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management.
To be clear: I'm not just dunking on Estonia. The problem with Microlateralism BS is that by centering nations with zero leverage as Courageous Underdogs Speaking Truth To Power, actual power brokers refuse to negotiate. Xi has nothing to ask of Estonia.
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
这个提示词价值不大，是一场精心的营销，目的是为了卖课，不过这个帖子的讨论本身是有价值的。 下面的内容是 AI 辅助总结，提示词见评论： ---- （打开编辑器，泡上一杯咖啡） 朋友们，今天 Reddit r/ChatGPT 上的一个热帖，可以说是“信息量与槽点齐飞”。 起因是，一位老兄发帖宣称，自己在 2025 年“测试了 1000 多个 ChatGPT Prompt”之后，终于找到了一个“能持续击败其他所有框架”的“必胜公式”。 他将其命名为 DEPTH 方法。 在深入看社区的“花式吊打”之前，我们必须先理解这个“靶子”是什么。 什么是 DEPTH 公式？ 这位老兄（下称 OP）提出的 DEPTH，是一个用于构建“超级 Prompt”的缩写框架： - D - Define Multiple Perspectives (定义多重视角)：别只说“写个邮件”，而要说“你现在是三个专家：一个行为心理学家、一个直效营销文案和一个数据分析师。请你们合作……” - E - Establish Success Metrics (建立成功指标)：别只说“写好点”，而要说“目标是 40% 的打开率、12% 的点击率，必须包含 3 个心理学触发点。” - P - Provide Context Layers (提供上下文)：别只说“为我公司写”，而要说“背景：我们是 B2B SaaS，月费 200 刀，目标是过度劳累的创始人……” - T - Task Breakdown (任务拆解)：别只说“搞个活动”，而要说“第一步：识别痛点。第二步：制造钩子。第三步：构建价值。第四步：软性 CTA。” - H - Human Feedback Loop (人类反馈闭环)：别接受第一版答案，而要说“请从 1-10 分为你的回答打分... 低于 8 分的请自行改进。如果你不确定某些事实，标记为 [UNCERTAIN] 并解释原因。” OP 甚至给出了一个“战绩”：用这个方法生成的 LinkedIn 帖子，拿到了 14% 的参与度和 47 条评论。 表面上看，这套理论非常结构化、非常“专业”，对吧？ 然而，当这套“屠龙术”被扔进 HN（Reddit）这个“试炼场”时，社区的反应却远非“顶礼膜拜”。这场讨论迅速演变成了对当前 Prompt Engineering 乱象的一次“集体会诊”。 我为大家提炼了三个核心的交锋点。 焦点一：公式虽好，但为何产出的还是“AI 口水话”？ 这场讨论的第一个转折点，来自一位叫 FineInstruction1397 的用户。他“学以致用”，真的把 OP 那个关于“AI 取代工作”的 LinkedIn 帖子例子扔给了 ChatGPT。 结果呢？他得到了这么一段： > “ChatGPT 没在抢工作。它在抢‘借口’。 > …… > AI 不会淘汰工人——它只会淘汰浪费。 > …… > ⚡ 学习 AI 的 CEO 将取代那些不学习的。 > 你是想被取代——还是被放大？” 这……怎么说呢。 社区的反应非常直接。一位用户的评论（by jmlusiardo）一针见血：“这简直是‘不是 A，而是 B’这种 ChatGPT 陈词滥调（clichés）的大杂烩。” 另一位用户 BrooklynNets 在看到另一个类似例子后，更是火力全开：“这根本就是一堆充斥着破折号和无意义 emoji 的‘垃圾’（slop）。它就像一个 LinkedIn 帖子和一条 Instagram 字幕生下来的私生子，我的大脑已经被训练到可以自动划过这种内容了。” 这立刻引爆了讨论区的核心焦虑：为什么我们用了如此复杂、精妙的 Prompt 公式，得到的却依然是这种“一眼假”的、充满“AI 味儿”的平庸内容？ OP 显然没有（或者说，回避了）回答这个问题。 焦点二：真正的“老炮儿”，是如何让 AI “说人话”的？ 当 OP 的“必胜公式”被证明无法解决“AI 味儿”这个核心痛点时，真正有价值的讨论开始了。社区里的“老炮儿”们纷纷亮出了自己的“独门秘籍”。 这才是这场讨论的“金矿”所在。 秘籍一：“以毒攻毒”，用 AI 对抗 AI 用户 ophydian210 提出了一个非常“黑客”的思路： > “永远不要用同一个 AI 来生成内容和清理内容。这里面偏见太重了。 > 我会用 Gemini 2.5 或 Chat 5（编者注：指代当时的先进模型）来跑我的复杂 Prompt，然后把产出的内容，原封不动地扔给 Claude，让它来重写和润色。” 这个“套娃”策略瞬间点醒了很多人。利用不同模型之间的“偏见”差异（Bias）来进行交叉验证和“去味”，这显然比 OP 那个自嗨的“H - 反馈闭环”要高明得多。 秘籍二：“喂投”胜过“指令” OP 的方法论核心是“下指令”（Instructions）。但多位用户指出，对于“风格”和“语气”这种微妙的东西，“给例子”（Examples）远比“下指令”有效。 就像用户 Sequoia93 说的：“（高质量的）例子胜过指令。” 用户 TheOdbball 补充得更具体：“（AI 的）训练数据有问题。你必须把你自己的东西写下来，做成 Markdown 文件，喂给你的 LLM（比如放到一个写作文件夹里），然后告诉它：‘就按这个风格写，但要写得更好’。” 秘籍三：拆解“说人话”的精细指令库 用户 Rasputin_mad_monk 显然对 OP 的粗糙框架很不满。他直接甩出了自己珍藏的“自然语言指令库”，展示了什么才叫“精细活”： - 自然语言与流畅度：“像和熟人聊天一样重写这个”、“像在喝咖啡时和同事聊天一样解释这个”。 - 情感连接：“增加回复的温度，同时保持专业性”、“用更具同理心和理解力的方式重述”。 - 个性化触感：“多用‘你’和‘我们’让内容更个人化”。 - 技术平衡：“简化技术信息，但保持准确性”、“像一个专家在进行随意交谈那样解释”。 对比一下，OP 那个“建立成功指标”的指令，显得多么生硬和机械。 焦点三：这是“屠龙术”，还是一场“营销秀”？ 随着讨论的深入，社区的“牛鬼蛇神”们开始扒 OP 的“底裤”。 用户 keepcalmandmoomore 发出了最强烈的质疑：“你声称‘测试’了 1000 多个 Prompt？你的测试方法是什么？你如何客观地给每一个目的都不同的 Prompt 打分？” 用户 mafudge 紧随其后：“没有公布测试方法论，就不可信。” 这时，讨论的性质变了。大家开始意识到，这可能根本不是一次诚恳的“经验分享”，而是一次精心策划的“内容营销”。 - 它有一个朗朗上口的缩写（DEPTH）。 - 它声称解决了所有人的痛点（“必胜公式”）。 - 它给出了一个（可能杜撰的）惊人战绩（“14% 参与度”）。 果不其然，当有用户问“我能不能把我糟糕的 Prompt 自动转换成你的 DEPTH 格式”时，OP（Over_Ask_7684）兴奋地回复：“当然！我已经为你创建了一个手把手的指南，快去我‘个人简介里的链接’查看吧！” 图穷匕见。 正如用户 Historical_Ad_481 的总结：“果然，最后还是个营销广告。” 我们的总结：框架是死的，人是活的 这场讨论从一个“必胜公式”开始，最后演变成了一场对“AI 时代内容创作”的深刻反思。 OP 提出的 DEPTH 框架本身有错吗？其实没错。它很好地总结了“结构化 Prompt”的精髓——即从“模糊的聊天”转向“清晰的简报（Briefing）”。 这确实是 Prompt Engineering 的第一课。 然而，社区之所以“震怒”，是因为 OP 将其包装为“终极答案”来贩卖焦虑和课程。 而 HN（Reddit）社区的集体智慧告诉我们： 1. 没有“银弹”：在“AI 味儿”和“人类创造力”的博弈中，没有一劳永逸的公式。 2. “协作”而非“指挥”：正如用户 Gabe_at_Descript 所言，真正高明的用法，是把 AI 当作“创意团队”来“协作”，而不是当作“机器”来“指挥”。 3. “验证”重于“生成”：AI 负责辅助（Assist），人类负责验证（Validate）。真正的价值核心，永远在 OP 公式里的最后一步——“H”（Human Feedback Loop），而这恰恰是 OP 最不重视、只想用 AI 自动化的环节。 归根结底，这个所谓的“DEPTH”框架，或许只达到了“深度”的表皮。而真正的深度，藏在社区那些“喂投”、“套娃”和“精细指令”的实战经验里。 你对这个 DEPTH 框架怎么看？你又有哪些让 AI “说人话”的独门技巧？不妨在评论区聊聊。
原始会话：https://t.co/Hb7qt4Gi1I 提示词：
GPT-5.1这写作质量，直接干废了prompt工程师 也几乎让我确定，任何基于prompt、工程、工作流想去优化模型的，几乎都是雕花... 先别管命名到底是 GPT‑5.1、GPT‑5.1 Reasoning、GPT-5.1 Pro的模型家族，还是在OpenRouter“Polaris Alpha”的代号，社区实测的几点共识信号： - 创造性写作质量有感提升 - 推理和复杂任务链条更稳定 - 在部分benchmark、coding任务上表现接近或超出现有顶级模型。 尤其是写作这块，GPT‑5.1级别模型的爽感，非常直观。 如果你本来就靠内容、产品文案、方案输出吃饭，它会直接改变你的工作方式。 因为比如我最近一直在做project知识库、prompt调教 还有好多基于claudecode做写作工作流的博主们（或者其他方面） 你发现你搞了很多。。。不如模型升级。。。一句话的优化结果，比你折腾一通高得多。 不知道gemini3.0pro能一较高下吗。不过gemini3应该更强的还是coding上的能力 其他方面仍待进一步实测，大家也可以在OpenRouter上自己玩玩。 而且这还只是5.1 最近还在确定海外百万卡集群这件事。如果算力真的scale上去（但同时也需要scale数据）。那模型能力还能继续跃迁 感觉OpenAI又重回王者了 （有在测试的朋友，欢迎分享手感） 社区露出的信息是，要在11月24日左右正式上线，不知道会不会更早。
GPT5.1 之前已经在社区露出来了，但我一直没去OpenRouter体验。原因是， 哦版本号5.1吗？那再见再见，5.1能有个啥嘛…AI圈的人都被模型发布搞麻了……
RT @60Minutes: Built by American defense technology startup Anduril, Fury operates almost entirely by itself, carrying out mission plans an…
Co-Founder, American Dynamism. General Partner @a16z. Catholic. Mother. American. 🇺🇸 🚀💪