最近和一个工友吃饭，虽然他职位比我高一级，但他为人和善，能开玩笑，和部门的其他同事都处得挺好，大家都叫他「锁哥」。酒过三巡，我们开始聊起了公司近况，公司最近裁员一波又一波的，领导一边喊着拥抱AI一边降本。
锁哥说，公司现在这状况，继续裁下去的概率还是很大的。现在AI一天比一天厉害，就算老板知道AI无法完全接手人类的工作，也会用AI来鞭笞我们。增不增效不知道，反正降本就挺明显的。现阶段我们要想想办法
PromptPilot是一个专为提示词工程（Prompt Engineering，指设计和优化与大语言模型交互的输入文本的技术）设计的命令行工具，旨在帮助开发者、研究人员和学生系统化地创建、测试、管理和优化提示词。本文将详细介绍PromptPilot的安装、配置和使用方法，以及如何利用该工具提高与大语言模型交互的效率和质量。PromptPilot支持多种大语言模型API接口，包括OpenAI、An
此篇我写了一个图片视觉理解的case，对于批量图片的视觉理解能力让我感到非常惊艳，对应toB场景非常实用。构建AI应用时痛点然而，在实际的开发工作中，我发现大部分开发者在构建AI应用时都会遇到一些共同的痛点：产品上线后缺乏有效的数据反馈渠道提示词的优化完全依赖个人经验，效果难以量化评估标准各不相同，持续改进变得困难数据收集成本居高不下，优化周期被拉长尽管PromptPilot为我们提供了强大的提示
「PromptPilot 大模型智能提示词平台」—— PromptPilot × 豆包大模型 1.6：客户投诉邮件高效回复智能提示词解决方案
最后，目前使用过去的感觉就是，它可以让我们逐渐从搜索引擎关键词，到AI提示词的过渡。经历过长时间搜索引擎关键词搜索的思
在人工智能技术飞速发展的2025年，字节跳动推出的豆包大模型系列以多模态交互与深度推理能力引发行业关注。其中，豆包1.6大模型通过动态思考模式与视觉理解能力，重新定义了AI与人类的交互方式。而与之配套的PromptPilot智能提示引擎，则以"一键生成专业指令"的核心功能，成为连接用户需求与大模型效能的关键桥梁。本文将系统解析豆包大模型的技术突破，并深度阐释PromptPilot从安装部署到高阶应用的完整操作流程。
火山引擎发布新一代 AI 提示词工程平台 PromptPilot，以“数据驱动+闭环优化”方式解决大模型落地中的痛点，支持 Prompt 生成、优化、评测与精调全链路流程。通过真实案例验证提效显著，并推出“首月零元购”活动，用户可零成本上手体验。
不止于工具！PromptPilot 重构 AI 创作逻辑：企业级支撑 + 创意角色扮演，实操案例带你上手
概述：内容、种类、CoT、提示词漂移、优化；拓展：PDL、POML、grok-prompt、PrompterHub、PromptPilot。
