零样本提示（Zero-Shot Prompting） vs 少样本提示（Few-Shot Prompting） 零样本提示指在不提供任何示例的情况下要求模型执行任务。你依赖模型的通用训练知识来完成任务。这是大多数提示的默认方式：你直接陈述请求，AI仅基于其“掌握”的知识和对提示的理解生成答案。当任务
在与大型语言模型（LLM）交互时，一个高质量的提示（prompt）往往决定了输出结果的优劣。无论你是开发者、产品经理，还是日常使用 AI 工具的普通用户，掌握一套系统化的提示设计原则都能显著提升效率与准确性。 本文将为你详解 C.L.E.A.R. 框架——一套简洁实用的提示工程核心原则。C.L.E.
与传统编程不同，与 AI 协作的核心在于清晰地传达你的意图。大语言模型（Large Language Models, LLMs）并不具备人类意义上的“理解”能力——它们只是根据训练数据中的统计模式来预测输出。这一本质特性，对我们的提示（prompt）方式提出了明确要求。 为了获得一致可靠的结果，建议
技巧一：终端对话（超级好用） 再也不用因为忘记了 linux 命令而苦恼，直接 command+k ，使用自然语言去描述命令行（ps：你可以在本地开一个 Cursor 的项目专门操作本地终端）。
