根据推特用户@godofprompt披露，Anthropic工程师最近泄露了其内部AI工作流，显示99%用户在使用大语言模型时方法不当。工程师总结了五项高级技巧，包括高效提示工程、上下文管理、迭代优化、结构化输出验证及高级API功能应用，专注于Claude模型的实际业务应用。这些方法可大幅提升企业AI部署的效率、准确性和投资回报率（来源：twitter.com/godofprompt/status/2009907269102968921）。

根据@godofprompt的消息，通过调整ChatGPT的自定义指令设置，可以显著增强其推理能力，使其表现如同200智商的推理引擎（来源： https://twitter.com/godofprompt/status/2008537785804959835）。这种方法反映出AI用户利用个性化配置优化大语言模型的行业趋势，推动AI在自动客服、数据分析和知识管理等场景中的实际应用。对于企业和开发者来说，合理利用自定义指令，将为AI落地应用带来更高的效率和智能化水平。

据Andrew Ng（@AndrewYNg）引用，@lateinteraction与@matei_zaharia、@ChrisGPotts合作开发的DSPy框架，为大语言模型（LLM）的优化带来了重大突破（来源：@AndrewYNg，Twitter，2025年6月4日）。DSPy研究实现了模块化、可编程的LLM管道构建，帮助企业和开发者高效地微调和组合AI系统以适应专业任务。这一框架为企业快速原型设计AI解决方案和提升特定领域应用性能提供了新机遇，加速了生成式AI在实际商业场景中的落地。