核心思路是：复杂智能体需要系统化的行为规范，才能在实际应用中表现出更高的连贯性和执行力。通过规范智能体的推理和计划流程，避免盲目行动，确保每一步都有清晰的逻辑依据和风险控制。
开发者社区也分享了如何快速集成这套指令：
1. 在项目根目录新建
.gemini 文件夹2. 在该文件夹创建
.env 文件，写入 GEMINI_SYSTEM_MD=13. 新建系统指令文件，复制官方模板内容
4. 完成后，Gemini CLI 和 Code Assist 就会根据这些指令执行任务
此外，也可将该配置放入用户主目录，统一管理所有项目的行为规范。
这套系统指令的价值不仅是提升5%的性能，更重要的是展示了“提示工程”中细节调整对智能体行为的深远影响。小小的框架变化，能彻底改变模型的推理深度和执行策略。这个进步提醒我们，AI 不仅是算力和模型，系统设计和指令层面的优化同样关键。
值得深思的是，智能体的“思考过程”应当被清晰地规划和评估，而非直接给出结果。让模型在内部严格推理、权衡风险，再输出最终答案，是打造可靠AI的必由之路。
这篇论文堪称突破性成果，解决了机器学习领域长期的尴尬——尽管深度学习在图像、文本和游戏领域横扫千军，传统基于树的方法（如XGBoost、CatBoost、随机森林）却在表格数据上稳坐霸主地位近二十年。表格数据是现实应用中最常见的数据格式，深度学习一直难以攻克。
这篇发表在《Nature》上的论文带来了一个基础模型TabPFN，首次在小到中等规模数据集上，显著超越了树模型的表现，而且速度快得惊人。TabPFN仅用2.8秒就跑赢了需要调参4小时的CatBoost，速度提升了5000倍，这不仅是量变，而是质变。
它的训练方式也极为创新：GPT靠海量网络文本训练，CLIP靠图文对训练，而TabPFN完全依赖合成数据——通过生成超过1亿个人工因果图数据集，模拟各种复杂结构。每个图通过不同的随机变换生成特征和目标，加上真实世界中常见的缺失值和异常值，模型在完全不见真实数据的情况下，学习到普适的预测策略。
推理时，TabPFN也不走寻常路：它不微调、不提示，而是在一次前向传播中同时完成“训练”和预测。将带标签的训练集和无标签测试集一起输入，立即输出结果，无需梯度下降，因为模型预训练时已学会如何从示例中学习。
其架构设计尊重表格结构，采用双向注意力机制——先在行内特征间，再在列内样本间进行交互，区别于将所有数据平铺为序列的传统Transformer。换句话说，这个Transformer已学会监督学习本身。
这个突破的意义，不仅是深度学习终于在表格数据领域找到了“制胜之道”，更体现了“元学习”的力量——模型学习的是“如何学习”，而非单一模式。这是从单纯拟合数据到掌握学习算法的根本飞跃。
当然，这项技术也有局限：目前TabPFN适用数据规模约为一万条以内，因其上下文窗口限制，计算复杂度为平方级别，难以直接替代百万级大数据场景的XGBoost。且其推理时比树模型更耗资源，不适合超高频实时预测。
总结来看，TabPFN不是要取代树模型，而是为小样本、复杂结构数据提供了全新的、更快的解决方案，扩展了机器学习工具箱的边界。它是“先验胜过数据”的典范，开启了表格数据深度学习的新纪元。
1. 把图片复制粘贴到Gemini 3.0（带视觉识别功能）
2. 用提示词：“提取此视觉风格为JSON结构化数据：颜色、字体、构图、特效……（extract this visual style as JSON structured data: colors, typography, composition, effects...）”
3. 保存这个上下文文件，随时注入，轻松复刻风格
这套方法让设计风格变成了“可携带的文件”，大大降低了非设计师的门槛，真正实现风格的“数字复制”。电脑视觉的潜力被低估了，它不仅能识别，更能赋能创造。
有人质疑Gemini是否能捕捉风格的“灵魂”，这也提醒我们技术虽强，但设计的深度和情感仍需人类智慧驾驭。未来，AI辅助创作将是趋势，但人类的审美判断依然不可替代。
Gemini 3和Nano Banana Pro的实用提示词技巧：
1. 把AI当协作者，明确给出示例、限制和期望的输出结构。倒推法——从最终结果反向设计提示词，能大幅提升生成质量和精准度。
2. 利用递归反馈，把模型帮你优化后的提示词再输入一次，反复打磨，效果越来越好。
3. 用大量风格相似的图片“教”模型你的审美，再让它创造匹配的提示词，变成你的专属创意助手。
4. 好的提示词不在于华丽辞藻，而是清晰的上下文、明确的目标和限制。告诉模型你想要什么，为什么要它，以及怎样才算好，剩下的交给它。
5. 简洁直接，告诉模型你期望的输出，避免模糊和冗余。
6. 如果遇到不理想的体验，比如图像生成异常或功能失效，建议先重启账号、清缓存，或通过App反馈，官方团队会持续改进。
7. 当模型某些细节无法满足时，可以先用外部工具手动调整，再让模型帮你润色融合，灵活应对限制。
8. 参考图像与提示词描述冲突时，模型更倾向于忽视文字描述，信赖图片信息。这提醒我们设计提示时要避免信息矛盾。
9. 反向工程和复杂实验式提示能激发模型潜力，比如模拟物理逻辑的场景生成，实现惊艳效果。
10. AI提示词的艺术在于与模型对话，理解它的“思路”，而非死板命令，真正做到“心有灵犀一点通”。
1. 把AI当协作者，明确给出示例、限制和期望的输出结构。倒推法——从最终结果反向设计提示词，能大幅提升生成质量和精准度。
2. 利用递归反馈，把模型帮你优化后的提示词再输入一次，反复打磨，效果越来越好。
3. 用大量风格相似的图片“教”模型你的审美，再让它创造匹配的提示词，变成你的专属创意助手。
4. 好的提示词不在于华丽辞藻，而是清晰的上下文、明确的目标和限制。告诉模型你想要什么，为什么要它，以及怎样才算好，剩下的交给它。
5. 简洁直接，告诉模型你期望的输出，避免模糊和冗余。
6. 如果遇到不理想的体验，比如图像生成异常或功能失效，建议先重启账号、清缓存，或通过App反馈，官方团队会持续改进。
7. 当模型某些细节无法满足时，可以先用外部工具手动调整，再让模型帮你润色融合，灵活应对限制。
8. 参考图像与提示词描述冲突时，模型更倾向于忽视文字描述，信赖图片信息。这提醒我们设计提示时要避免信息矛盾。
9. 反向工程和复杂实验式提示能激发模型潜力，比如模拟物理逻辑的场景生成，实现惊艳效果。
10. AI提示词的艺术在于与模型对话，理解它的“思路”，而非死板命令，真正做到“心有灵犀一点通”。
别再只告诉AI“帮我检查语法和写作”了！糟糕的提示语只会带来糟糕的结果。试试这些专业提示，体验写作质量的飞跃：
1. 专业编辑模式
“请以专业编辑身份，纠正以下文本的语法、拼写、标点和表达，保持原意，但显著提升结构和可读性。文本如下：[粘贴文本]。”
2. 语法+语气完美
“修正文本中的所有语法错误、拼写和生硬表达，然后以干净、专业、自信且无误的语气重写，不改变原意。文本：[粘贴文本]。”
3. 自然流畅改写
“编辑此文本，使其读起来流畅自然，像人类专家写的。修正语法、句子结构、逻辑和语气，使其轻松且专业。文本：[粘贴文本]。”
4. 清晰精准升级
“审查文本的语法、逻辑和句子结构，重写为简洁、易懂且专业的版本，保持原意。文本如下：[粘贴文本]。”
5. 正式写作修正
“用完美的语法、拼写和句子结构重写以下文本，使语气正式，适合商务使用。文本：[粘贴文本]。”
6. 友好且精炼改写
“修正文本中的所有错误，包括语法、标点和拼写，重写成既友好又专业的人性化语气。文本：[粘贴文本]。”
7. 信息清理与提升
“重写文本以修正语法、去除冗余、提升可读性和信息力度，保持简洁、清晰和专业。文本：[粘贴文本]。”
1. 专业编辑模式
“请以专业编辑身份，纠正以下文本的语法、拼写、标点和表达，保持原意，但显著提升结构和可读性。文本如下：[粘贴文本]。”
2. 语法+语气完美
“修正文本中的所有语法错误、拼写和生硬表达，然后以干净、专业、自信且无误的语气重写，不改变原意。文本：[粘贴文本]。”
3. 自然流畅改写
“编辑此文本，使其读起来流畅自然，像人类专家写的。修正语法、句子结构、逻辑和语气，使其轻松且专业。文本：[粘贴文本]。”
4. 清晰精准升级
“审查文本的语法、逻辑和句子结构，重写为简洁、易懂且专业的版本，保持原意。文本如下：[粘贴文本]。”
5. 正式写作修正
“用完美的语法、拼写和句子结构重写以下文本，使语气正式，适合商务使用。文本：[粘贴文本]。”
6. 友好且精炼改写
“修正文本中的所有错误，包括语法、标点和拼写，重写成既友好又专业的人性化语气。文本：[粘贴文本]。”
7. 信息清理与提升
“重写文本以修正语法、去除冗余、提升可读性和信息力度，保持简洁、清晰和专业。文本：[粘贴文本]。”
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