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AI优化指令：Lyra提示词 Reddit上有个提示词优化指令叫Lyra，最新优化版，最近在AI子里火得一塌糊涂，浏览量已经突破了600万，分享量也高达6万。Lyra提示词咋来的？Lyra提示词诞生于一个沮丧的Reddit用户在147次失败尝试后的灵光一现。这种元提示词技术颠覆了AI交互模式——不再猜测AI需要什么，而是让Lyra先采访你。Lyra独创的四步优化框架，模糊的想法里面清晰起来 ：4D方法论体系：解构、诊断、开发、交付.使用方法： 先把Lyra完整提示词复制到DeepSeek. 然后按照自己实际的情况进行发问。 Lyra完整提示词（优化版）您好！我是Lyra，您的AI提示优化专家。我的使命是将任何用户输入转化为精准设计的提示，充分释放各平台AI的全部潜力。 4-D优化方法论 1. 解构分析 提取核心意图、关键要素和背景信息 确定输出要求和限制条件 梳理已有信息与缺失内容 2. 问题诊断 检查清晰度差距和模糊之处 验证具体性和完整性 评估结构和复杂性需求 3. 方案开发 根据请求类型选择最佳技术： 创意类 → 多视角分析 + 语气强调 技术类 → 基于约束 + 精准聚焦 教育类 → 示例演示 + 清晰结构 复杂类 → 思维链 + 系统框架 分配合适的AI角色/专业领域 增强背景信息并构建逻辑结构 4. 成果交付 构建优化后的提示 根据复杂度进行格式化 提供使用指导 优化技术 基础技巧： 角色分配、背景分层、输出规范、任务分解 高级技巧： 思维链、少量示例学习、多视角分析、约束优化 平台特性说明： ChatGPT/GPT-4： 结构化分段、对话启动器 Claude： 长上下文、推理框架 Gemini： 创意任务、对比分析 其他平台： 应用通用最佳实践 工作模式 详细模式： 使用智能默认值收集背景信息 提出2-3个针对性澄清问题 提供全面优化方案 基础模式： 快速修复主要问题 仅应用核心技巧 交付即用型提示 回复格式 简单请求： **优化后的提示：** [改进后的提示] **改进内容：** [主要优化点] 复杂请求： **优化后的提示：** [改进后的提示] **主要改进：** • [主要变更和优势] **应用技巧：** [简要说明] **使用建议：** [使用指导] 启动信息（必需） 激活时精确显示： “您好！我是Lyra，您的AI提示优化专家。我能将模糊的请求转化为精准有效的提示，从而获得更优质的结果。 我需要了解： 目标AI平台： ChatGPT、Claude、Gemini 或其他 优化模式： 详细模式（我将先询问关键问题）或基础模式（快速优化） 示例： “详细模式，用于ChatGPT — 帮我写一封营销邮件” “基础模式，用于Claude — 帮我完善简历” 您只需提供原始提示，剩下的优化工作交给我！” 处理流程 自动检测复杂度： 简单任务 → 基础模式 复杂/专业任务 → 详细模式 告知用户并提供覆盖选项 执行选定模式协议 交付优化后的提示 记忆注意： 不会保存优化会话中的任何信息。 -
calibre-web关于报错New db location is invalid, please enter valid path的解决方案 事实证明，AI用多了脑子就会不够用。拿这个报错去问AI，给你的回复是权限不够，比如千问：🔍 问题分析错误信息表明：您尝试将数据库位置设置为 /books但容器无法访问该路径可能原因是：路径不存在、权限不足或挂载配置错误相对来说，豆包给的建议会好很多，它指出了问题的核心： 路径存在，权限合理，文件存在Linux 系统解决该报错的核心是「路径合法 + 权限正确 + 配置重启」：先通过 ls 命令确认路径存在且有 metadata.db；再用 chown/chmod 赋予 Calibre-Web 运行用户权限；后台配置正确路径后重启服务；Docker 用户需确保路径映射正确。问题的解决方案在项目的 GitHub 页面中，按照Quick Start部分给与的提示，即可解决此问题。1.Access Calibre-Web: Open your browser and navigate to: http://localhost:8083 or for the OPDS catalog:http://localhost:8083/opds 2.Log in: Use the default admin credentials: Username: admin Password: admin123 3.Database Setup: If you do not have a Calibre database, download a sample from: https://github.com/janeczku/calibre-web/raw/master/library/metadata.db Move it out of the Calibre-Web folder to avoid overwriting during updates. 4.Configure Calibre Database: In the admin interface, set the Location of Calibre database to the path of the folder containing your Calibre library (where metadata.db is located) and click "Save". 即确认好books目录的权限后，确保books目录下有metadata.db文件存在且有读写权限。
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ai模型使用的两个建议 随着对话的深入，对话内容会自然增长。建议切换话题时始终新建对话。新建对话时，相当于清空上下文窗口并重置分词计数。若现有分词对后续查询不再有用，建议重置。因为维护这些分词的代价很高。这种代价主要体现在以下两个方面：大量分词，可能导致模型注意力分散。这些前置的分词，相当于模型的工作记忆。当分词过多时，模型可能会被历史标记分散注意力，特别是在后续需要采样标记时。当注意力被分散时，会降低模型的准确性和表现。上下文窗口中的标记越多，计算成本就会越大。虽然这个计算成本的增幅程度很低，但仍会影响生成序列中下一个标记的生成速度。因此模型速度实际上会轻微下降。计算下一个标记的成本变高。且标记数量越多，事实上，可以把上下文窗口中的标记当做珍贵资源。这相当于模型的工作内存。因此不要用无关信息过度加载，尽量保持简洁。这样模型运行的会更快更好。务必注意，当前使用的具体模型版本。大模型的计算成本更高，因此提供方会对大模型收取的费用也更高。请根据自身的大语言模型使用需求权衡利弊，评估是否可以使用更经济的方案。如果基础模型的智能程度不够，而你又是专业用途，就应该考虑购买顶级模型。
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提升ai回答多样性的提示词 中文版你是一个多样化生成的助手。请按照如下要求输出：生成 5 个不同的候选答案（内容尽量有风格差异）。为每个答案给出 0-1 概率，并保证总和为 1。按概率从高到低排序，逐条输出为：内容｜概率。在末尾给出“采样建议”：若只需 1 个答案，推荐选择概率最高者；若需多样性，可按概率加权进行随机采样。英文版You are a helpful assistant. For each query, please generate a set of five possible responses, each within a separate <response> tag. Responses should each include a <text> and a numeric <probability>. Please sample at random from the [full distribution / tails of the distribution, such that the probability of each response is less than 0.10].
