我在Gemini和Kimi上测试了200多个提示词——这是真正有效的做法

Reddit r/artificial 工具
prompt-engineering gemini kimi ai-models comparison best-practices

摘要

一位实践者分享了在Gemini和Kimi上测试200多个提示词的结果，揭示了每个模型响应的关键差异，并提供了一组精选的有效提示词。

大多数提示词包都是为GPT-3编写的。Gemini和Kimi的响应方式完全不同——推理链更长、分隔符行为不同、故障模式也不同。在专业使用这些模型数月后，我发现：1. Gemini对明确的输出格式约束响应更好。2. Kimi喜欢多步思维链，但在模糊的角色提示上会崩溃。3. 来自Twitter的大多数“专家提示词”并不通用。我将经过测试且确实有效的提示词打包好了——链接在第一条评论中。
查看原文

相似文章

28条让ChatGPT提示词更上一层楼的技巧

Wired

一份全面指南，提供28条改进ChatGPT提示词的技巧，包括使用80-20法则以及让AI像好奇的孩子一样批评想法等技巧，旨在获得更有趣、更有用的回复。

@_philschmid: Gemini Interactions API 更新 随着我们超越简单提示，严格的“user”和“model”角色显得局限。因此……

X AI KOLs Following

Google 正在更新 Gemini Interactions API，用灵活的基于步骤的系统（outputs + roles → steps）取代严格的 user/model 角色，引入类似 user_input、thought、function_call、tool_call 和 model_output 的代理步骤。该更新还合并了 response_format 控制，并要求升级 SDK（Python/JS ≥2.0.0）或添加新的 API 标头以选择加入。