arxiv cs.AI 的业界分享，已提炼为实战手册候选
哈佛团队发布 Prompt-to-Paper 系统，通过多智能体架构实现从提示词到可发表论文的端到端自动化生成，在5个生物信息学案例中平均质量提升17.96分，成本仅0.31美元/篇。 创意点：该系统通过真实执行计算实验而非伪造数据来解决LLM幻觉问题，并提供八维质量评估框架，这对科研自动化和AI论文生成领域具有标杆意义。工程师可借鉴其「检索-执行-评估-修订」闭环架构，构建其他垂直领域的自动化报告生成系统。 原文：https://arxiv.org/abs/2607.05456
这篇候选手册来自公开业界分享的摘要提炼，不转载原文。后续我会补充自己的验证、代码和可复用配置，再升级为正式 playbook。
新 playbook 上线第一时间通知，附作者每周观察。永久免费。
讲清楚什么任务该交给 Claude Code、什么必须自己写。包含 7 个可复制的 prompt 模板和 5 个不该用它的场景。
Agent结合 4 个真实项目，讲每种 agent 模式的适用边界、token 成本、调试体验。带可跑的最小复现代码。
Industry Share研究表明多阶段 prompt chaining 方法在自动化学术报告生成中达到 100% 成功率，相比优化后的单次 prompt 基线（50% 失败率）可靠性显著提升，同时 ROUGE-L F1 分数略优（0.507 vs 0.486）。 创意点：论文证明 prompt chaining 能有效解决复杂生成任务的失败和不一致问题，工程师在做多步骤 AI Pipeline（如报告生成、代码合成、多跳推理）时，可将单一 LLM 调用拆分为多个确定性阶段，显著降低 production 环境的运行时错误率。 原文：https://arxiv.org/abs/2607.27210