Blum45

КАК СОЗДАВАТЬ ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ЭФФЕКТИВНЫЕ ПРОМПТЫ ДЛЯ ИИ
вы просите LLM подготовить высококачественный отчет
и получаете текст, написанный с экспертной уверенностью,
но наполненный полным бредом
знакомо?
чтобы избежать подобных ситуаций, вам нужно понять
эти основные моменты:
> проблема «умного, но ненадежного» помощника
Выход LLM — это 20% модель, 80% — как вы структурируете промпт
инжиниринг промптов — это просто жесткий контроль за обработкой естественного языка
так что, чтобы получить качественный результат, вам нужно перестать просто общаться с моделью и начать программи

В первый раз передаю полный контроль "технике, которая должна заменить нас"
Каков конечный продукт:

Good Stake -> Продуктивный агент
многие считают, что AI-агент — это просто хорошо написанный промпт
но это намного больше, очень важно выбрать правильные компоненты агента:
> LLM
> Tools
> Memory
> Triggers
> Feedback loop
не одна точка - агент — это просто пустой болтун
1. LLM: движок рассуждений
эта часть определяет цели, план действий и проектирование исполнения
но сам LLM не автоматически получает доступ к вашим системам, не сохраняет стабильный контекст и не действует в реальном мире
вот почему "просто использовать GPT" — это не то же самое, что строить агента
2. Tools: слой исполнения
эт

как создать навык OpenClaw за 3 минуты
навыки — ключевая часть качественного AI-агента
без них не обойтись, а пользовательские навыки часто необходимы
безопасность превыше всего: всегда тестируйте локально перед использованием в продакшене
1. создание директории
пример (введено в терминале):
| mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/skill_name
здесь будет храниться вся необходимая информация для навыка
2. SKILL·md (инструкция для LLM)
ключевой момент — правильно сформулировать суть желаемого действия LLM
этот файл использует YAML frontmatter для метаданных и Markdown для инструкций
важно:
> сдел

Только что продал MacBook, чтобы купить на падении
наушники и стол — следующее
Есть ли у вас более умные способы выжить на этом рынке?