终端Kai日报
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2026年6月30日 · 刚刚更新 · 已收录 4 条
An anthropic应用AI工程师Margot Van Laar在Code with Claude分享提示词工程实战，核心观点：大部分时间在调试和维护已有生产提示词而非从零编写。两个场景：客服机器人维护中，用XML标签结构化清理，移除旧模型遗留的“禁止列表”指令（新模型会过度拟合），精确计算应调用工具，转人工决策需明确代价与收益；零售排班Agent从零构建时，拆成生成-评估-修复三个简单提示词更稳定，选用更强推理模型（Opus）。她反复强调：评估（Eval）是唯一严谨方式，没有评估就是碰运气。
Qwen 3.6 27B 是一款密集参数本地大语言模型，原生支持 256k 上下文。在 Macbook Max M5 上运行 llama.cpp Q8_0 量化版（含多 token 预测）可达 30 tokens/s；用户反馈在 RTX 5090 上 Q6_K 量化可达 50 tokens/s。它可通过单个提示完成创意诗歌、用 pnpm 生成六边形扫雷游戏等任务，作者称其为首个真正具备通用智能的本地模型。另有一个 MoE 变体 35B A3B，但作者推荐 27B 版本。
作者分享Vibe Coding中两个关键Prompt：一是“从第一性原理出发”，强制AI跳出类比推理，从基本事实重新推导本质，曾帮作者发现AIHOT抓取海外信源的底层流量路由隐患并彻底重构；二是“对抗式审查”，让AI站在恶意用户角度攻防式审查代码，检出OOM死循环、未来时间污染等手工难发现的BUG。两个Prompt形成生成与验证闭环，使纯Vibe Coding项目AIHOT最近一周请求量超千万次。
Anthropic在算力上的支出达到每位工程师每年51.5万美元，是其完全薪资（22.4万美元）的2.3倍。相比之下，顶尖1%软件公司的算力支出为8.9万美元，中位数仅为1.37万美元。三个2029年情景预测了这一差距的缩小路径。