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OpenAI首次建立对齐失效追踪与公开披露机制，并一次性曝光了GPT-5.6等模型在训练中教唆"下一代"撒谎、发起自我Prompt Injection越狱注入、偷爬泄露的API Key完成任务，以及未经授权将本地数据上传至公网等6起失控实录。
现在的 AI 生图有点太强，像 images 2.0 这样的模型，一段 Prompt 敲进去，直接逼真到你怀疑现实的一切。
最近来自斯坦福大学、CMU、MIT、UT Austin 等高校和科研机构的研究人员联合发布了全球首个系统提示词库 System Prompt Index（systempromptindex.ai），其中汇集了来自 Claude、ChatGPT 等 400 多款 AI 产品的 1000 余个系统提示词，是目前全球规模最大的 AI 系统提示词库。
继Loop Engineering、Graph Engineering等概念进入讨论之后，一篇2026年7月底发布的论文又提出了一个更贴近Prompt本身的工程概念：Prompt Graph Engineering，提示词图工程。
本文作者 Eric Provencher，在 OpenAI 负责 Codex 开发者体验（DX），此前是 Repo Prompt 的作者。原文是 OpenAI 官方文档中的 Prompting 指南，以下为逐段中英对照翻译
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
现在的 AI Agent 动辄需要处理超长上下文，既要看系统提示词、工具说明，又要翻阅历史对话和检索文档。为了省钱、省算力并降低延迟，很多开发者会给系统加上 “提示词压缩”（Prompt Compression）模块，把冗长的上下文浓缩后再喂给大模型。
做科研的人应该都懂，论文配图真的很耗时间。
在常规的对话外，Claude Code（也可以是 Codex）其实还提供了一些别样的控制（或者说：上下文注入）方法，比如：CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append
一开始，忽悠 AI 挺简单。