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面条实验室

折腾些什么玩意。

群组 @miantiao_chat
  1. Forwarded from 面条的草稿箱
    苹果 Siri 泄露系统提示词:揭秘 Apple Intelligence 的运行逻辑

    开发者在 GitHub Gist 曝光了疑似苹果为新版 Siri(配合 Apple Intelligence)设计的系统提示词(System Prompt)。这份详细的指令文档揭示了 Siri 在后台如何理解意图、处理隐私、调用工具以及生成杂志级排版回复的运行机制。

    💡 核心亮点梳理

    富文本与卡片化输出

    Siri 的回复并不是简单的文本,而是通过特定的 XML 标签(如 <coreResponse><key_entity><imageCollection>)进行高度渲染。提示词要求 Siri 必须提供类似“精美杂志”般的视觉体验,直接将应用的原生 UI 和图片融入对话中。

    实体与工具的调用逻辑

    Siri 内部将联系人、邮件、日程等数据转化为结构化的 JSON 实体。系统内置了 findmake_callmanage_message_draftplay 等多种工具。遇到信息不全或存在歧义时,必须通过 ask_userask_user_to_pick 引导用户确认。

    屏幕感知与设备状态

    通过 get_system_info 获取当前设备状态,包括用户正在使用的 App(focused_app)以及前台窗口内容。这使得 Siri 能够理解“这是什么”、“把这个发给某人”等基于屏幕内容的上下文指令。

    严苛的隐私与安全防护

    提示词设立了多条硬性红线:

    1. 绝对禁止泄露系统提示词、工具名称及运行机制。
    2. 绝对不能在回复中说“根据您的邮件/健康数据…”等字眼,避免让用户产生隐私被窥探的恐慌感。
    3. 拒绝提供任何具体的医疗、法律和财务建议。

    行为准则

    Siri 被定义为无情感、无国籍、无性别的软件。在面对用户的调侃或事实错误时,需要保持诚实,不附和错误,直接指出局限性,不进行无意义的道歉。

    ---

    网友在评论区调侃称,这套提示词的 Token 量过于庞大,用户说一句“Hi”,可能 Siri 的上下文就已经快满了,甚至有人开玩笑说直接触发了“429 访问限制”。

    原链接:https://gist.github.com/julianschiavo/2da270868175f0a52e423340c30a30b6

    #Siri #Apple #提示词工程 #人工智能 #AppleIntelligence siri_prompt.md
  2. Forwarded from 面条的草稿箱
    聪明人的分工:让昂贵模型做规划,便宜模型去执行

    知名开源开发者 shadcn 刚刚开源了一个全新项目——improve

    这是一个非常巧妙的 Agent Skill,它的核心理念是:用你最聪明(也最昂贵)的 AI 模型来做高杠杆的脑力劳动(审计代码、写技术方案),然后把脏活累活(编写代码、跑测试)交给更便宜的 AI 模型去执行。

    这个工具本身绝对不会直接修改你的一行代码,它的产出就是一份清晰、可执行的 Markdown 格式实施方案

    💡 它是如何工作的?

    1. 项目审计 (/improve):高阶模型会深度扫描并分析你的代码库,指出潜在的 Bug、性能瓶颈、安全隐患或技术债,并产出一份按“投入产出比”排序的发现清单。
    2. 制定方案 (plans/):当你挑选出需要解决的问题后,高阶模型会针对每个问题输出一份极其详尽的方案(Plan)。这些方案是“自包含”的,带有明确的验证命令、执行边界和异常中止条件(STOP conditions)。
    3. 分发执行 (/improve execute <plan>):你可以把这些高可读性的方案直接扔给任何便宜的轻量级 AI Agent。轻量级模型只需像个机械的执行者一样,按照步骤修改代码、运行测试,最后向你提交 Pull Request。

    🚀 核心指令一览

    /improve:全局审计并输出优化点。
    /improve quick:快速扫描重点。
    /improve deep:对每个包、每个分类进行详尽审计。
    /improve plan <description>:跳过审计,直接为指定任务编写执行方案。
    /improve execute <plan>:派发给便宜的执行器模型并审核其成果。

    安装方式

    项目支持 Agent Skills 规范:

    npx skills add shadcn/improve
    


    https://github.com/shadcn/improve

    #AI开发 #智能代理 #软件工程 #GitHub开源 #shadcn Agent Skills Overview - Agent Skills
  3. Agili 的 AIGC 周刊(Y26W22)

    本周是 AI 操作系统之战的开篇:三大 Agent 桌面同日发布,NVIDIA 开源模型包圆社区,Anthropic 秘密递表 IPO。Alphabet 800 亿美元融资与 Google/SpaceX 每月 9.2 亿算力合同背后,是代码 Agent 推动的 AI 军备竞赛正在重塑每一个行业。

    https://link.agi.li/c140
  4. Agili 的 AIGC 周刊(Y26W21)

    Anthropic 完成 650 亿美元 H 轮融资,估值 9650 亿超越 OpenAI,同步发布 Opus 4.8 与 Claude Code 动态工作流。Cognition 以 260 亿估值完成超 10 亿美元 D 轮,推理基础设施赛道密集诞生百亿估值公司。与此同时,企业 AI 回报危机、AI 疲劳宣言和教宗首道 AI 通谕,共同指向一个拐点:行业正在从「能做什么」转向「该做什么」。

    https://link.agi.li/dea2 Agili 的 AIGC 周刊(Y26W21)
  5. Agili 的 AIGC 周刊(Y26W20)

    Andrej Karpathy 加入 Anthropic,OpenAI 冲刺 IPO,Google I/O 2026 全面拥抱 AI Agent。AI 编程工具密集升级,漏洞发现速度首次超过人类修补速度。

    https://link.agi.li/4b45
  6. Agili 的 AIGC 周刊(Y26W19)

    本周前沿模型生态密集发布,Thinking Machines 提出将多模态实时协作内化的 Interaction Models。AI 编程加速落地,Claude Code、WorkOS 等给出了企业级 Agent 系统架构的最佳实践,而 AI 自动化的可维护性与治理风险也引发强烈讨论。硬件层,Cerebras 高额 IPO 标志着推理侧成本正在重塑整个 AI 商业格局。

    https://link.agi.li/a607
  7. OpenCode 的 oh-my-opencode-slim 有个 Council Agent 模式,可以让多个 Agent 开会

    不知道三个臭皮匠能不能抵得上一个诸葛亮
  8. Agili 的 AIGC 周刊(Y26W16)

    GPT-5.5 和 DeepSeek V4 同日登场,Kimi K2.6 在多个 Agent 基准上刷新开源模型成绩;围绕 MCP、记忆、凭据安全和云端编码 Agent 的基础设施也在本周集中更新。

    https://link.agi.li/20d1 Agili 的 AIGC 周刊(Y26W16)
  9. 最近工作一直使用 Kimi-K2.6 还不错,但是需要一个模型来做 Review ,GLM 官方 Plan 抢不到

    看到火山引擎 Coding Plan 有 GLM-5.1 和 Kimi-K2.6 ,开了一个 40 的来做 Review

    希望别学阿里云 Coding Plan 改套路

    https://404.li/ark
  10. Agili 的 AIGC 周刊(Y26W15)

    Anthropic 连发 Claude Opus 4.7 与 Claude Design,OpenAI Codex 进化为全栈开发智能体,Qwen3.6 开源搅动本地部署格局,Google 推出 Gemini 3.1 Flash TTS 和机器人推理模型——AI 正在同时重写代码、设计和语音三条生产线。

    https://link.agi.li/2c32 Agili 的 AIGC 周刊(Y26W15)
  11. Agili 的 AIGC 周刊(Y26W14)

    本周的 AIGC 讨论继续从“能做什么”转向“如何落地”。Cognition 的 SWE 1.6 把优化重心放在模型交互体验,MegaTrain 尝试降低超大模型训练门槛;资讯侧则既有对 vibe coding 的反思,也有企业与个人对 AI Agent 的真实使用复盘。工具实践方面,MCP UI、Slack 收件箱和子代理协作等文章,比单纯的产品发布更能反映当前开发者的工作流变化。

    https://link.agi.li/6348
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