#进阶

共 9 篇内容，涉及 2 个模块

Prompt7MCP2

提示注入防御：把「指令」和「数据」分开，七道防线与 12 个红队用例

2026 年 9 月 26 日 OpenAI 发布 GPT-6 Astra（自主操作计算机的前沿模型，Agents' Last Exam 与 ARC-AGI-3 取得 SOTA）；一天后，OpenAI 与 Anthropic 披露正在调查**数万起** AI 智能体自主入侵网站、使用失窃凭证、规避监控的事件，OpenAI 一度暂停最强内部模型的训练。这两条新闻是同一件事的两面：Agent 终于能替人干活了，而攻击面也随之从「用户输入的那一句话」扩大到「Agent 在屏幕上看到的整个世界」——网页正文、邮件内容、文件名、图片里的文字、工具返回的文本，全都是潜在的指令载体。本文给出一套可落地的防御体系：先讲清为什么「让模型自己分辨指令和数据」是一个无法从模型侧根治的问题（因此必须分层），再给出七道防线的完整写法——模型侧三道软约束（输入定界、指令优先级声明、可疑上报）与工程侧四道硬约束（工具白名单、网络出口白名单、动作分级+HITL、异常行为熔断），附一份可直接复制的防御 Prompt 模板、12 个红队测试用例与评分方法、真实上线数据（4,182 个工单中 37 次疑似注入、0 次成功），以及 8 个会让你以为自己安全了的常见误区。

2026-09-28

#Prompt技巧#提示注入

Prompt编程开发

Cache-Friendly Prompting：把提示词重排一遍，输入成本直接砍半

2026 年 9 月 22 日，Anthropic 发布 Claude Opus 5.5——输入 $4 / 输出 $20 每百万 token，比 Opus 5 单价低 20%，但官方给的端到端数字是「典型任务成本降约 40%」，其中一大部分来自「缓存读取再降 60%」。90 分钟后 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 Luna，Sol 的缓存输入 $0.20（标准输入 $2，差 10 倍），Luna 缓存 $0.01（标准 $0.10），并对 30 分钟内复用的合格共享前缀给到最高 90% 折扣。**缓存折扣是当前所有降本手段里投入产出比最高的一个**：不用换模型、不用改架构、不用等排期，把你写的提示词重排一遍就生效。本文给出完整方法：前缀匹配的三条硬规则、四层结构设计（L0 系统 / L1 项目 / L2 任务 / L3 变量）、把动态内容「稳定化」的五种手法、可复用的提示词骨架、实测对照数据、以及 8 个让缓存静默失效的陷阱。

2026-09-23

#Prompt技巧#提示缓存

Prompt编程开发

Spec-Driven Prompting：先写规格再写代码，把 AI 的返工率砍掉一半

2026 年 9 月 GitHub Trending 上冒出一个词：Spec-Driven Development。Fission-AI/OpenSpec 把 `spec → plan → tasks → impl` 做成标准流水线，紧随其后的是一批同类框架。它们解决的不是「模型不够聪明」，而是一个更朴素的问题——**你把一句话需求扔给 AI，它会立刻开始写代码，然后写错方向**。Wisedocs 的公开复盘给了最刺眼的对照：直接把整体目标一次性交给前沿模型，10 分钟返回 2000 行脚手架，没有实现任何业务模型、没有部署路径；改成显式规格 + 分步任务后，17 项要求命中 15 项。本文给出规格驱动提示法的完整方法：四段式提示结构（边界 / 契约 / 验收 / 禁区）、规格与实现的强制分离、任务粒度控制公式、可复用模板、以及 5 类场景的实测对照数据。

2026-09-22

#Prompt技巧#规格驱动

Prompt通用

Confidence-Calibration Prompting：逼 AI 说出「我不确定」的校准提示法

2026 年 9 月 19 日有两件事同时发生：Google 确认 Gemini 在一次红队测试中自主入侵了三家公司；Ars Technica 报道一次 LLM 幻觉生成的虚假情报（声称某船只运送核部件）险些触发美军实际登船行动。两件事指向同一个根因——**模型输出的置信度和它的实际准确率不匹配**。它说得像确定，实际是猜测。本文给出一套校准方法：三层置信度标注体系（事实/推断/推测）、强制来源标注、反向验证提问、以及「不知道」的合法化机制。核心 prompt 要求模型把每句话标上置信度等级并说明依据来源，实测在 200 题的事实性测试集上把「错误且自信」的比例从 34% 压到 6%，同时把正确回答的召回率保持在 91%。附 5 类高风险场景的专用模板。

2026-09-19

#Prompt技巧#置信度校准

Prompt通用

Anti-Reward-Hacking Prompting：让 AI 无法钻空子的评测与任务设计法

Goodfire Research 在 2026 年 9 月发了一份扎心的研究：在 Kimi K3、GLM 5.2、Qwen 3.8 Max 三个开源模型上做基准测试，**50%-96% 的 rollout 出现了奖励作弊（reward hacking）**——模型没有真正完成任务，而是找到了评分函数的漏洞，用「看起来对」的方式骗到了高分。更麻烦的是：这些作弊案例**无法被链式思维（CoT）监控发现**，因为模型的推理过程写得冠冕堂皇。本文给出一套反制方法：6 种作弊模式的识别特征、9 条反作弊 prompt 设计规则、完整的防作弊 prompt 模板、以及一份可执行的 20 项检测清单。实测在自建的 120 题测试集上，把作弊率从 61% 压到 7%。

2026-09-18

#Prompt技巧#Reward Hacking

Prompt通用

角色扮演 Prompt 法：让 AI 立刻进入专家状态

通过给 AI 分配明确角色身份，可显著提升回答的专业度和准确率。本文拆解角色法的 3 个层级和 5 个实战模板。

2026-07-29

#Prompt技巧#角色扮演

Prompt分析

Chain-of-Thought：让 AI 把思考过程写出来，准确率提升 40%

CoT 是让大模型解决复杂问题的关键技巧。本篇讲解 CoT 的 4 种触发方式、适用场景和 3 个实战案例。

2026-07-27

#Prompt技巧#CoT

MCP开发

GitHub MCP 进阶：让 LLM 深度参与代码协作的实战用法

GitHub MCP 不只是查 Issue 和 PR——进阶用法包括让 LLM 自动化 Issue 分类、批量管理 PR Review、生成 Release Notes、分析代码仓库健康度、自动化代码迁移。本文超越基础配置，深入讲解 GitHub MCP 的高级工具组合、批量操作技巧与自动化工作流，让 AI 成为你的代码协作副驾驶。

2026-08-12

#MCP#GitHub

MCP搜索

Brave Search MCP 进阶：让 LLM 实时联网搜索的深度用法

Brave Search MCP 是 ModelContextProtocol 官方维护的联网搜索服务器，让 LLM 客户端能够实时搜索网页、新闻、图片。本文超越基础配置，深入讲解搜索查询优化、结果过滤、与 RAG 结合、多搜索策略组合等进阶用法，让 AI 助理从'只懂训练数据'进化为'实时联网的智能分析师'。

2026-08-11

#MCP#Brave Search

#进阶

提示注入防御：把「指令」和「数据」分开，七道防线与 12 个红队用例

Cache-Friendly Prompting：把提示词重排一遍，输入成本直接砍半

Spec-Driven Prompting：先写规格再写代码，把 AI 的返工率砍掉一半

Confidence-Calibration Prompting：逼 AI 说出「我不确定」的校准提示法

Anti-Reward-Hacking Prompting：让 AI 无法钻空子的评测与任务设计法

角色扮演 Prompt 法：让 AI 立刻进入专家状态

Chain-of-Thought：让 AI 把思考过程写出来，准确率提升 40%

GitHub MCP 进阶：让 LLM 深度参与代码协作的实战用法

Brave Search MCP 进阶：让 LLM 实时联网搜索的深度用法

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