# 工具与提示词 学习用提示词和日常 AI 工具辅助学习、写作与个人事务，适合普通用户。 - 所属：[AI 通识]() - 网站：[https://oplearnx.com/topics/ai-tools-prompting]() ## 推荐学习顺序 1. [理解人工智能]()（书籍 · 入门）：Manning Publications 出版的一本面向入门读者的生成式人工智能书籍，作者为 Matthew Berman、Nicholas Wentz 与 Angelica Lo Duca，共 225 页，预计出版日期为 2027-03-15，尚未出版。书中内容源自作者 Matthew Berman 的 YouTube 视频，从大语言模型如何生成文本讲起，并涉及提示工程等话题，声称不依赖大量数学、代码或技术术语。简介提到读者对象为希望了解 AI 模型、应用与 agent 工作方式的专业人士、教育工作者、管理者、学生和内容创作者。 2. [用AI时不断把目标做更雄心直到摸清边界]()（帖子 · 入门）：Ethan Mollick 在 X 上给出使用 AI 的通用建议：不断问自己“怎样把正在做的事做得更有野心”，如此推进直到撞墙，从而摸清能力前沿的形状，或发现 AI 能做的比自己以为的更多。回复中有用户提到常在使用额度上先撞墙，也有用户分享把“提升抽象层次的野心”做成技能的做法。适合希望系统摸索 AI 能力边界的从业者与普通用户关注。 3. [Claude 是否改变了你认为什么值得做？]()（帖子 · 入门）：r/ClaudeAI 社区帖子，作者回顾在 AI 编程工具变强之前，有些想法因预估耗时费力而在开始前就被否决，如今会想“这个我其实能做得出来”。他也提到反面：构建变容易后想法数量超过可投入的时间，瓶颈从写代码变成决定哪些事值得优先关注。作者向他人征询是否用 Claude Code 做过以前不会尝试的项目，或是否因此对做什么更挑剔，并希望听到具体项目而非仅生产率数字。适合用 Claude Code 做个人或副业项目、思考选题与精力分配的人阅读。 4. [如何用 Claude 学习？]()（帖子 · 入门）：r/ClaudeAI 社区帖子，发帖人正在学 Unity 和 Unreal Engine 做游戏编程，过去一年基本手写代码，随着项目变大打算订阅 Claude Pro，但担心过度依赖它写代码而学不到东西，询问如何避免这种情况、既借助工具又保持自己动手。评论区有建议把不确定的地方都拿去提问等回应。适合正在学编程并考虑引入 AI 编程助手、关心如何避免形成依赖的学习者阅读。 5. [用 Claude 做 GTD]()（帖子 · 入门）：Reddit r/ClaudeAI 社区帖子。作者是多年 GTD 用户，先后用过 Evernote、OneNote、Workflowy、Obsidian，目前用 Claude \+ Obsidian 搭建系统，觉得可行但仍显笨重和脆弱，于是征询更好的实现方式。帖中详述了一套方案：Obsidian Tasks 插件（每行一个任务，用标签标注状态与情境）、项目/人物独立笔记与保存查询、私有 GitHub 仓库加 Obsidian Git 与 GitSync 同步、收件箱记录与邮件捕获、定时 Claude 任务做澄清、日历排期和逾期提醒、以 git commit 记录所有改动以便查看和撤销，并把任务拆到 Claude Code 后曾出现定时任务失败的问题。适合正在用 Claude 配合笔记软件搭建 GTD 或个人信息管理流程的人阅读。 6. [你用什么来起草和打磨给 Claude 的提示词？]()（帖子 · 入门）：这是一条 Reddit r/ClaudeAI 社区帖子。发帖人询问大家在把提示词交给 Claude 之前用什么工具、AI 或方法来撰写和润色，并说自己在用 ChatGPT 时遇到两个问题：输出冗长、充满不必要的指令；容易“预先作答”，把部分解法或自身结论写进提示词，使 Claude 顺着 ChatGPT 的框定走而非从头推理。帖子征询是否使用其他 AI、让 Claude 自己改进提示词、自有模板或专用工具，以及实操工作流的经验。适合日常使用 Claude 并关注提示词编写流程的人阅读。 7. [我把 Claude 连到 Obsidian 库，不用任何插件：具体配置和用到的 3 个提示词]()（帖子 · 入门）：r/ClaudeAI 的社区帖子，作者测试在不装插件、不用 MCP 服务器的情况下，让 Claude 桌面应用通过打开本地文件夹的方式整理一个笔记库。帖子给出约两分钟的配置步骤（新建会话、选择“这台电脑”、打开库文件夹、确认信任并先备份），并列出三个提示词：分类、建链接并生成索引笔记；读取近七天笔记生成含三项优先事项和待办复选框的日记；以及按笔记内容回答诸如“上周答应客户什么”的问题，同时描述了执行结果。适合用 Obsidian 管理笔记、想尝试让 Claude 直接读写本地 Markdown 文件的人阅读。 8. [nanaism/yomiyasu]()（项目 · 入门）：yomiyasu 是一个 Agent Skill（智能体技能），用于把 AI 生成的不自然日语润色为易读的日语，主要针对技术文章、设计规格书、PR 说明和内部报告等实务文本。它可加载到 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编码环境中使用，并另提供精简版 yomiyasu-mini 与 yomiyasu-pocket。 9. [AI 跨境电商运营智能体工具箱]()（项目 · 入门）：这是一个把跨境电商运营 SOP 拆解为 7 个可复用 AI Agent 工作流的开源仓库，每个工作流包含标准 Prompt、输入模板与真实案例。据 README，其方法论拆解自一份 38 页的 Shopee 巴西站运营手册，仓库以文档形式交付方法论对应表、Prompt、流程顺序与模板案例，而非软件或 SaaS 产品，当前状态标注为 v0.3 beta。 10. [Claude Opus 5.5 在制作 3D 影片方面表现惊人]()（帖子 · 入门）：这是一篇 Reddit r/ClaudeAI 社区帖子，作者贴出自己使用的完整提示词，要求模型根据附带的 Dodaios 吉祥物图片自行调研其故事、从零重建并动画化该角色、不使用 skills、Remotion 或模板、渲染终端和自然等 3D 物体、只做纯动画不加文字、并仅使用网络上的免费专业音效素材，制作一分钟视频。帖子正文主要是这段提示词本身，未在材料中给出成品描述或评测数据。适合用 Claude 做 3D 动画与视频生成实验、想参考长提示词写法的人阅读。 11. [whirlchat/whirl]()（项目 · 入门）：这是 AI 聊天应用 Whirl 的开源仓库，以 MIT 许可发布 whirl.chat 的完整代码。据 README，它基于 Next.js 和 Convex 构建，通过 OpenRouter 接入多家模型，支持可调思考等级、“活文档”式可编辑的侧边产物以及自托管。仓库另附自托管、架构说明与贡献指南等文档。 12. [AI 写作为何仍像“垃圾内容”——Towards AI 的 Louis-François Bouchard]()（博客 · 进阶）：演讲者拆解 AI 写作给人“垃圾感”的原因：用词过度、泛泛而谈、言之无物、重复、幻觉，以及听起来像所有人混合的声音。随后介绍团队如何构建一个基准，衡量模型能否用他本人的风格写视频脚本：10 个脚本、每个模型 5 稿、4 个 LLM 评审、九项评分指标和 1000 次人工 A/B 对比。他还分享了成本、评审模型为何偏向自家模型家族，以及用 AI 写作的实用方法，包括填满示例的超长提示、由强模型做一轮审校、合并多份廉价草稿，以及始终保留人工编辑。 13. [Claude 决定对自己做一次实验]()（帖子 · 进阶）：r/ClaudeAI 社区帖子。发帖者称用 Claude（Sonnet 5.5 免费版）讨论 LLM 内省相关论文时，Claude 主动提出想尝试类似实验，随后自行设计了一套与原论文无关的实验协议，并对若干类型的问题（如“1 到 100 选一个数”、“最喜欢的颜色”、“17×24 是否等于 408”的纠错测试、解释 mutex）给出自己回答的概率预测，材料中列举了这些预测条目。适合关注大模型内省行为与自我预测能力的人阅读。 14. [梦境：让更有帮助的 ChatGPT 拥有更好的记忆]()（博客 · 入门）：OpenAI 于 2026 年 6 月 4 日发布的产品更新说明，介绍 ChatGPT 新的记忆合成系统，目标是应对记忆在面向数亿用户、跨多年时间跨度使用时出现的过时、准确性和可扩展性问题，使记忆保持新鲜、连续和相关。文中回顾了记忆功能自 2024 年 4 月推出以来的演变。该更新先向美国地区的 Plus 和 Pro 用户推出，随后数周扩展至更多国家和 Free、Go 用户。 15. [衡量在塞拉利昂及其他地区借助 AI 学习的效果]()（博客 · 入门）：这篇文章由 Zoubin Ghahramani 发布，日期为 2026 年 6 月 9 日，属责任与安全类别。文章公布了一项与 Fab AI 合作、并获塞拉利昂教育部支持的随机对照试验结果与技术报告。试验历时八周，评估 Gemini 的 Guided Learning 功能对塞拉利昂洛科港区 12 所学校、1763 名初中学生数学学习进展的影响。文中引述该国教育部长的话，并说明该预先注册试验的结果表明 AI 可作为教学伙伴，补充而非取代教师。 16. [在脚本的 shebang 行中使用 LLM]()（教程 · 入门）：这篇 TIL 记录了如何把 LLM 命令行工具写进脚本的 shebang，从而让一段英文（或其他自然语言）文本文件可以直接执行。文中给出的写法是 \#\!/usr/bin/env -S llm -f，保存为 pelican.sh 并用 chmod \+x 赋权后即可运行；额外参数会透传给 LLM，例如用 -m 换模型，加 -x 可只提取响应中的第一个代码块；-f 必须放在最后，因为它接收脚本文件路径。文中还解释了 env 的 -S 选项的必要性，否则 env 会把整行当作一个命令名而报错。适合想把 LLM CLI 嵌入可执行脚本的人参考。 --- 中文标题与摘要由模型根据原文生成，以原文为准。 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）