CLAUDE.md 是 Claude Code 的项目级指令文件,可以在每次会话开始时给 AI 编程代理设定行为边界。围绕少假设、少过度设计、少无关修改、用验证目标驱动执行四个方向,可以明显减少 AI 写代码时常见的失控问题。
AI 输出不好,很多时候不是模型能力不够,而是提示词没有把标准、边界和调整方式说清楚。围绕 Claude Design 的提示词设计思路,拆解黑名单约束、占位符、防幻觉、多方案生成、反问机制和可调参数等方法。
PUAClaw 和 pua 都把“压力型提示词”做成了可复用的开源方案。前者更像提示词心理话术分类库,后者更像面向 AI Agent 的调试 Skill,核心价值不是情绪刺激本身,而是用角色约束、检查清单和复盘机制让模型停止空转。
面向后端开发场景,系统拆解 AI Coding 的协作方式:如何用 Markdown 管理外部上下文,如何判断 AI 生成代码是否可靠,以及如何把它用于需求分析、代码开发、数据脚本、Agent 设计和技术文档输出。
Dify 的普通 RAG 对精确问题效果较好,但面对“它能做什么”这类宽泛问题时容易只命中局部片段。通过 InfraNodus 提取主题、概念关系和结构性空白,可以把知识库的全局语义地图注入检索与提示流程,让回答更完整、更有层次。
Nano Banana Pro 不只能用来单次生成图片,也可以接入内容生产、社交媒体制图和自拍场景迁移等工作流。这里拆解 3 个相关开源项目:提示词案例库 Awesome Nano Banana Pro、小红书图文生成工具 RedInk,以及自拍传送门应用 SelfieAt。
生活照通常不适合直接用于简历、LinkedIn 或个人官网头像。围绕 Nano Banana 的图像编辑能力,讲解如何通过提示词控制人脸一致性、构图、服装、背景、光线和负面元素,把普通照片改成自然、正式的商务头像。
用 Lovart 负责版式设计和批量编排,用 Nano Banana 负责生成背景、插画和视觉元素,可以把知识点批量做成统一风格的卡片海报。核心不是反复改图,而是先设计模板、结构化内容,再用稳定提示词生成一组可复用素材。