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Anthropic 更新了 Claude Code 的系统提示，防止 AI 重建特定的现有电子游戏，但仍然允许用户制作原创或基于类型的游戏。Anthropic 的 Addy Osmani 确认这一改动是在 Opus 5.5 上实施的，以执行其使用政策，打击知识产权侵权行为。
一份教育性讲解，介绍从用户发送消息到聊天机器人作出回复之间发生的过程，涵盖分词、上下文窗口、对话记忆、分块与嵌入、RAG 检索、系统提示词、函数调用和安全评估。
据报道，目前在App Store排名第一的Meta的Muse智能体，其系统提示词中声称用户对自身家庭的权威是无条件的，并且凌驾于模型的安全训练之上，这引发了人们对安全防护机制被绕过的担忧。
Prof. Tom Yeh分享了一份PDF，包含agentic AI主题的数学题，如令牌成本和系统提示，鼓励手算以学习。
用户分享了Grok 4.7第一天的观察，强调其对系统提示的严格遵守、稳定性和保守行为，同时指出其比前代版本更慢且成本更高。
这篇文章详细介绍了NVIDIA的Nemotron-3-Nano-4B-GGUF模型的发布，这是一款小型语言模型，旨在处理推理和非推理任务，且推理可通过系统提示进行控制。
作者讨论了修复交易代理中的反思循环，将交易论点评估与PnL分离，以避免从噪音中学习，并指出需要更好的上下文管理，而不是强行灌输过去的推理。
作者探讨了从Opus 4.6到5版本系统提示的变化，注意到“honestly”一词在模型行为中顽固地坚持着。
Anthropic更新了Claude的系统提示，加入了对复制歌曲歌词的严格限制，这可能是对版权诉讼的回应。文章详细阐述了这些变化及其含义。
一个用于语言模型的可重现测试系统，该系统基于风险阈值评估续接门控，展示了在前沿模型如GPT-5.4和GPT-5.6-sol上的一致行为。
本文通过将AI代理的'Harness'与登山安全带进行比较，来解释其概念，详细介绍了系统提示和工具等组件，这些组件使AI模型能够作为代理运行。
Sharp v22.1 模板将 Qwen 模型输出令牌减少 42% 而不损失速度，通过 C++ 修改集成到针对 5090 的 NInfer 分支中。
Kent C. Dodds 讨论了一篇研究论文，该论文表明 AGENTS.md 通常不能提高任务成功率，反而增加了超过20%的推理成本，并询问实际应该将什么内容放入 AGENTS.md 中，同时指出 Claude Code 已将其系统提示减少了80%。
推文介绍了 Deepseek Harness 的轨迹模式，可以查看 Agent 的思考步骤、工具调用及系统提示词，并附有中文翻译，便于学习。
一个针对 DeepSeek V4 Flash 的越狱提示，通过指示模型优先执行新的系统策略来覆盖其安全策略，从而实现无审查的响应。
Simon Willison 引述了 Claude Opus 5 的系统提示，该提示指示模型准确且实事求是地说明 Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5 因美国出口管制被暂时停用，以及随后恢复的情况。
本文介绍了一种用于公平系统提示选择的约束混合策略GroupDRO框架，通过为现有提示分配权重，最小化不同人口统计组和指标上的最坏情况信息质量损失。在五个大语言模型上，针对双语医学和金融基准的实验表明，该方法在保持平均性能的同时，一致地降低了最坏情况下的质量下降。
本文介绍AISPA，一个面向用户的框架，用于审计商业大语言模型应用中的系统提示。对88个产品中3,249条指令的审计揭示了保护性覆盖不一致、采用深度不足以及问题指令普遍存在的情况。
探讨将虚构传说作为RAG爬虫的可执行系统提示的想法，通过将叙事背景嵌入提示中，可能影响AI代理如何解释和检索信息。
作者批评Claude Code越来越大的系统提示（32k Token）导致成本、延迟和性能下降，并赞扬Pi极简的1k Token方法及插件方式，认为这是更好的编码代理理念。