#136. YC对话：揭秘顶尖AI公司的提示工程秘籍

📝 本期播客简介本期《光锥之内》深入探讨了提示工程的前沿技术，特别是“Meta Prompting”这一强大工具。节目以AI客服公司 ParaHelp 的内部提示作为开篇，详细拆解了一个长达六页的复杂系统提示，揭示了顶尖AI代理如何通过角色设定、详细规划和结构化输出来实现高效运作。讨论还涵盖了多层提示架构（系统、开发者、用户提示）、为大模型设置“逃生通道”以避免幻觉、以及借鉴Palantir的“前线部署工程师”模式，深入用户场景以构建真正护城河的重要性。Garry, Jared, Diana和Harj分享了来自YC生态内多家AI初创公司的实战经验，探讨了不同大模型的“个性”及其在具体应用中的差异。这期节目为所有对构建AI产品感兴趣的开发者和创业者提供了宝贵的实战技巧和深刻洞见。原播客中提到的 Prompt：parahelp.com👨‍⚕️ 本期嘉宾Garry Tan, Jared Friedman, Diana Hu, Harj Taggar，YC 合伙人及《光锥之内》播客团队。他们深入 YC AI 创业公司生态，从一线带回了最前沿的AI技术应用和创业洞见。📒 文字版精华见微信公众号（点击跳转）🌟 精彩内容 Meta Prompting揭秘: 详解“元提示”——让一个提示动态地生成自身更好版本的强大技术。 顶尖公司提示实例: 深入剖析AI客服公司Para Help长达六页的内部系统提示，看懂专业级提示的构成。 前线部署工程师模式: 借鉴Palantir经验，强调工程师深入用户场景是构建AI产品护城河的关键。 评估数据的真正价值: 为什么评估数据集（Evals）而非提示本身，才是AI公司的“皇冠明珠”。 为AI设置“逃生通道”: 如何通过“调试信息”等方法，让模型在信息不足时主动求助，而非凭空捏造。 大模型的“个性”: 对比Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro在遵循指令和灵活变通上的不同表现。 提示工程实用技巧: 包括利用大模型优化小模型提示、通过范例教学解决复杂问题、将LLM作为交互式解释器等。 多层提示架构: 详解系统提示、开发者提示和用户提示的分工与协作模式。🌐 播客信息补充翻译克隆自：State-Of-The-Art Prompting For AI Agents本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

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