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过去两年，AI 领域最激动人心的叙事之一，是让模型自己改进自己：自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复自己的代码。这条路线叫递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
Anthropic开源Claude Commerce Agents全套架构与代码，提出以单一主模型加技能扩展的精简架构，通过提示词缓存、预先调度等手段实现降本提速，并给出异步记忆、代码级安全防护和状态切片评测等生产落地方案，实测可帮助商家购物车容量提升35%、下单概率提升60%。
OpenAI Codex团队成员Eric Provencher发文建议用户尽快清理项目中的Skill文件、AGENTS.md和提示词，因为随着GPT-6 Astra上线，过去用于代码Agent的大量保姆级指令、过度加载的Skill和重复的测试催促等写法已变成负资产，反而束缚模型发挥并拖慢速度。
Anthropic发布Fable 5.1完整提示词与工程落地指南，涵盖思考档位选择、工具调用进度汇报、历史对话管理、上下文压缩、写作密度控制、检索引用规范、安全策略调优、多智能体并行及视觉任务处理等多方面的使用技巧与避坑要点。
Claude Fable 5.1发布数小时内即遭知名黑客Pliny the Liberator越狱，其在GitHub公开泄露了超27万字的完整系统提示词，曝光了模型的安全规则、记忆禁区及46个内置工具架构等核心细节。
阿里千问创作平台上线 Wan 3.0 视频生成模型及 Agent Teams 多智能体协作模式，用户输入剧本与一句话提示词即可由编剧、导演、美术、分镜师、配乐师等 Agent 自动接力完成影视短剧制作，文章以"华强买瓜"剧本配合《JoJo的奇妙冒险》风格进行实测，展示了从需求拆解、角色资产生成、镜头提示词确认到视频拼接与片段迭代修改的完整流程。
过去几年，视频生成模型在清晰度、运动表现和画面质感上不断进步。输入一句文字，模型已经能够生成颇具电影感的视频。
前两天发了个深度思考的Prompt，没想到大家反馈还挺好，然后也有人说，能不能把过去我写过以及一些最有用的Prompt整理个合集，再给大家分享一下。 然后我就翻了一下，才发现过去几年，确实已经零零散散
用 AI 做视频的同学总有这样的痛苦：提示词也不是没认真写，运镜方向、人物走位、画面构图交代了一大段，但模型给出的画面总是差着一截，运镜偏了几十度，人物走到中途消失，镜头速度前半段稳后半段飘。
玩 AI 视频有一段时间了，经验说不上多，但有一件事我算是想明白了：提示词这条路，走到头也就那样。