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有一款 AI 浏览器插件，在产品化开发阶段，需要考虑如何稳定获取网页内容、如何选择适合的 AI 大模型 API 服务以及如何构建生产级提示词等问题。
在获取网页内容方面，由于大模型对话产品的外链解析方式容易遭到平台反爬机制制裁，通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定、经济的解决方案。比如 AI Share Card 插件，可以获取网页元素清单。开发时，您可以拿着初版提示词，询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。
对于大模型 API，需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数，拼搭出完整的 API 提示请求，精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例，需要传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。如果缺少参数设定经验，可以先询问 AI 相关设定的合适值，再逐步调试效果。
同时需要注意，使用 AI 写东西时，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有内容。而且 AI 不会真正解释自己，可能给出编造的答案，使用时要对其输出负责。
在成功验证了纯提示词方案后，接下来就是产品化开发阶段。虽然代码编程不是我的强项，但配合Cursor、Windsurf这类AI编程工具，插件的实现效果相当不错。所以，我想试着分享一些关键过程，尤其是提示词封装环节，希望对有意开发AI产品的朋友有所启发。与提示词智能体不同，产品化开发需要考虑更多：1.如何稳定的获取网页内容？2.如何选择适合的AI大模型API服务？3.面向大模型API，如何构建生产级提示词？[heading2]1）如何稳定的获取网页内容？💻[content]在上述初版提示词实验中，获取网页内容极大依赖于大模型对话产品的外链解析能力。然而，这种方式非常容易遭到平台反爬机制的制裁。在实验过程中，最影响提示词方案效果的因素，不是大模型的生成质量，而是无法稳定地捕获网页内容。转换思路来看，网页内容通常以明文形式展示在用户浏览器中，内容平台不可能对用户设备进行反爬制裁。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容，正是一种稳定、经济的解决方案。以下是AI Share Card插件所获取的网页元素清单：附：开发时，如何确定需要插件获取哪些网页元素？你可以拿着初版提示词，询问AI：我希望通过浏览器插件，获取提示词中所需的标签页标题、链接、内容元素，请你帮我设计获取相关元素的js代码参考对话如下，也可以直接在Cursor、Windsurf里提示AI帮你完成开发
为了回应你的答案，AI很容易“产生幻觉”并生成看似合理的事实。它可以生成完全错误的内容，而且非常令人信服。让我强调一下：AI连续且良好地撒谎。它告诉你的每一件事或信息可能都是不正确的。你需要检查所有的东西。你需要全部检查一下。特别危险的是要求它为互联网提供参考、引用、引文和信息（对于未连接到互联网的模型）。因为GPT-4通常更加扎实，因为Bing的互联网连接意味着它实际上可以拉入相关事实。[这是一份避免幻觉的指南](https://oneusefulthing.substack.com/p/how-to-get-an-ai-to-lie-to-you-in)，但它们不可能完全消除。另请注意，人工智能不会解释自己，它只会让你认为它解释了自己。如果你要求它解释它为什么写东西，它会给你一个完全编造的合理答案。当你询问它的思考过程时，它并没有审查自己的行动，它只是生成听起来像它在做这样的文本。这使得理解系统中的偏见非常困难，尽管这些偏见几乎肯定存在。它也可以被不道德地用来操纵或作弊。你对这些工具的输出负责。
与大模型对话产品的提示词不同。对于大模型API，我们需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和API请求参数，拼搭出完整的API提示请求，精确引导API返回我们想要的生成结果。根据BigModel官网给出的请求示例，可以看到需要在请求中传递Model类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature等关键参数。因此，可以构建相应的API请求内容如下：1.设定系统提示词，定义基础任务：2.3.设定用户提示词，提供具体任务数据，并要求大模型按JSON格式返回生成结果：4.注：为确保大模型能有效进行内容总结，提示词中使用${}语法动态引用插件获取的网页数据（如标题、描述、正文等）。在实际发送API请求时，这些变量会被替换为真实的网页内容。5.6.最后，根据文本总结类任务的通常经验与实际调试情况，设定其他API所需关键参数：7.如果你缺少参数设定的经验，也可以先询问AI文本总结类的模型API请求，temperature设定多少合适，再逐步调试效果即可。8.附：以下是Claude AI对AI Share Card插件的大模型API请求与提示词的设计架构解释，希望能对你有所帮助。