天天的鸟蛋蛋

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Top Subject Matter

多模型文学生成评测/AI Agent提示词工程

Llm提示词工程与智能体调教（openclaw） Domain Expertise

Top Data Types

Text

Top Task Types

Prompt + Response Writing (SFT)

Freelancer Overview

多模型性能评估与成本优化体系（万象绘卷）. Brings 7+ years of professional experience across complex professional workflows, research, and quality-focused execution. Core strengths include Other, Internal, and Proprietary Tooling. AI-training focus includes data types such as Text and labeling workflows including Evaluation, Rating, and Prompt + Response Writing (SFT).

Labeling Experience

提示词工程：从驯化到博弈（智能体调教与评估）

TextPrompt + Response Writing (SFT)

深度调教OpenClaw智能体，围绕提示词工程体系进行文本生成行为塑形与状态诊断。通过独创“显筛/暗筛”评估模型与“特征码”诊断法，对生成过程进行筛选、校验与质量控制。该过程将提示词、规则约束与评测反馈闭环用于系统落地与博弈式优化。• 关注思维链状态诊断（正向/反向爆炸）以提升输出稳定性。• 编写并维护智能体所需的指令材料与世界设定（如SOUL.md与世界书）。• 使用评估模型对生成文本进行质量判断与迭代改进。• 将理论体系（TCREI）转化为可执行的提示词与流程框架。

2026 - 2026

多模型性能评估与成本优化体系（万象绘卷）

OtherText

基于Arena.ai构建“万象绘卷”评测体系，完成多轮双盲文学对决与质量验证。通过统一战斗模板对GLM、GPT、Gemini等模型进行文科写作能力横向评测，输出多维度评分与模型选型建议。该工作强调以规则与评估指标约束生成质量并迭代系统表现。• 数据主要来自提示词驱动的文学/角色扮演文本生成结果。• 采用双盲对决与评分报告的方式进行结果评估。• 产出明确的对比结论与选型建议，支持后续系统调优。• 与成本优化结合，使用缓存与模板降低重复评测开销。

2026 - 2026

Work History