值得读的 8 条

提示词要求先澄清任务再输出可直接执行的 ToDo 列表，每条约 15–60 分钟；作者计划将其迭代为 Agent 小产品以解决专业领域背景缺失与复用性问题。

黄仁勋在 CES 2026 上预言应用将告别预编译时代，未来在 GPU 上实时生成每个像素；他总结了 2025 年大模型的三个拐点：推理模型、Agentic 系统爆发和开源模型崛起。

解析层与检索层是决定 RAG 效果的两道坎，解析层是 0 分门槛，检索层是从 60 到 90 分的天花板；解析层因难、脏、贵而容易商业化，检索层因无标准答案而难以收费。

Manus 拒绝微调与自托管开源模型，将上下文工程视为应用层护城河；提出四种上下文失效模式与五大核心技术，强调 KV Cache 命中率是生产级 Agent 最重要的指标。

提示词转 Skill 只需加元数据、结构化、放对路径三步；description 写清触发词可把激活率从 20% 提到 80% 以上。

提供视频分镜反推系统 V3 完整提示词，可拆解视频并生成可复用元提示词模板；推荐使用 Qwen Chat 或 Gemini，Qwen Chat 完全免费。

提供两版视频剧本创作提示词，内置三幕式结构、留存率维护技巧与脚本输出模板；含信息收集清单、风格指南及质量自检表。