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你是否经常有这样的经历:想到一个好点子,手边没有纸笔,几分钟后就忘了;读了一篇好文章,收藏进浏览器书签,再也没打开过;开会讨论出重要结论,散会后只记得”刚才好像说了个很重要的事”?

知识管理最难的从来不是获取,而是整理和检索。本文分享一套我用 Hermes Agent 和 AI 工具搭建的个人知识管理工作流,从语音录入到结构化知识库全链路打通,全程可操作。


一、核心思路:三步法

传统知识管理的问题在于”收集”和”整理”是分离的——你需要在不同工具间切换,切换次数越多,坚持下来的概率越低。

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Prompt 工程不是”写提示词”,而是与模型有效沟通的艺术。好的 Prompt 能让模型输出质量提升 10 倍,差的 Prompt 让再强的模型也束手无策。

本文将通过大量实战案例,带你掌握 Prompt 工程的核心技巧。


Prompt 结构层次图

一、Prompt 基础结构

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选择大模型不是选”最强”,而是选”最适合”。不同场景对模型的要求截然不同——有的追求速度,有的追求推理能力,有的需要多模态。

本文将对比 2026 年主流大模型的核心特性,帮你快速找到适合的工具。

主流 AI 模型对比概览


一、模型分类维度

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