Amazon Quick 各组件提示词工程：模式与陷阱
AWS 发文拆解 Amazon Quick 各组件的提示词写法：Quick Research 需明确目标、受众与范围，并自行拆解子问题、限定来源；Quick Flows 要写清时间、数据源、计算与交付目标，复杂逻辑用编号步骤，并可通过对话迭代修改；Quick Sight 的查询需包含业务问题、指标与维度。
#MCP/工具调用
#MCP/工具调用
今日 0 条AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon Quick 提示词工程基础指南
Amazon Quick 的提示词工程决定其 AI 功能对自然语言请求的响应准确度，本文是该两篇系列的第一部分，聚焦适用于各 Quick 组件的通用原则与可复用框架。
The DecoderAI 评分7171 Google 在 Gemini 中全球上线 Skills，取代 Gems
Google 在 Gemini 聊天中全球上线 Skills，用针对具体任务的详细提示词取代此前的 Gems，用户输入斜杠加名称即可调用。Skills 格式源自 Anthropic 并以开放标准提供，支持文本、PDF 和图片作为参考材料，Gemini 还能从历史对话生成 Skills 并在匹配时自动运行，多个 Skills 可串联处理更大任务。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 用 Amazon Bedrock Knowledge Bases 以自然语言查询理赔数据
Amazon Bedrock Knowledge Bases 可通过 AgenticRetrieveStream API 用自然语言查询理赔文档，并返回带引用的答案。