BuildPrompt is an AI assistant for managing and understanding complex documents.
MODICA，一种由线粒体短开放阅读框编码的肽，通过抑制电压依赖性阴离子通道（VDAC）寡聚化、减少细胞凋亡和纤维化，保护心脏功能免受多柔比星毒性的影响，突显了一种新的心脏保护治疗靶点。
这项多中心研究强调了2D斑点追踪超声心动图在MIS-C中早期检测和预后评估左心室功能障碍的实用性，为心血管风险和管理提供了信息。
一项为期20年的前瞻性研究表明，经历过跟踪和获得保护令的女性患心血管事件的风险增加，强调暴力是心血管疾病预防中的关键因素。
高水平的脂蛋白(a)显著预测外周动脉疾病和颈动脉狭窄的发生，以及进展为主要肢体事件，强调其作为非冠状动脉粥样硬化性血管并发症的预后生物标志物的价值。
最新研究发现，PIEZO1 过表达是 2 型遗传性出血性毛细血管扩张症中动静脉畸形的关键驱动因素，揭示了靶向治疗的新途径。
最初设计用于特定心脏诊断的人工智能增强心电图模型，揭示了更广泛的心血管风险检测和预测能力，挑战了其作为特定条件工具的使用，并支持其作为全面心血管生物标志物的角色。
MITRACURE 国际注册研究显示，二尖瓣手术患者通常在疾病进展晚期出现严重症状，修复率较低且住院死亡率显著，强调了早期干预和改进管理策略的必要性。
BHF PROTECT-TAVI随机试验揭示，脑栓塞保护（CEP）装置不能防止经导管主动脉瓣植入（TAVI）后的认知下降，挑战了其神经保护益处的假设。
与标准护理相比，基于生物标志物的ABC-AF风险评分指导的治疗并未改善房颤患者的卒中或死亡结局，这强调了在临床实施前对精准医疗工具进行前瞻性验证的必要性。
这项多中心试验显示，序贯使用COX-2抑制剂帕瑞昔布和伊美昔布显著降低了重症急性胰腺炎（SAP）的发生率，缩短了器官功能障碍持续时间，减少了局部并发症，并降低了30天死亡率，且安全性良好。
一项全面的瑞典研究表明，显微镜下结肠炎（MC）患者发展为抑郁症和焦虑症等精神障碍的风险显著增加，强调了综合临床管理的重要性。
心脏磁共振成像（MRI）T1映射和细胞外体积分数（ECV）提供了心肌纤维化的无创标志物，在心力衰竭各亚型和非缺血性扩张型心肌病中对不良心血管结局显示出一致的预后价值。
了解器官钙化的原因，区分无害与危险类型，并学习如何根据专家建议解读您的健康报告。
探索微妙的肝脏症状如何预示严重疾病，从肝炎到肝癌的发展过程，以及有效习惯保护肝脏健康的方法。
PANDA II 研究表明，流感疫苗接种显著降低了急性心力衰竭患者的死亡率和再住院率，支持将其作为全球心力衰竭管理的标准组成部分。
根据最近的科学研究，仅仅将就寝时间提前一小时就可以帮助体重管理、降低抑郁风险并保护心脏。
一支多学科的中国团队开发了一种基于AI的MRI-病理学基础模型，能够准确、无创地诊断和分级前列腺癌，显著改善临床决策并减少不必要的活检。
了解每天仅需10分钟的靠墙坐如何显著降低血压并带来令人惊讶的好处，从心脏健康到关节护理和体重管理。
间歇性禁食因其代谢和减肥益处而受到欢迎，但新的研究表明，缩短进食窗口可能增加心血管风险，提示需要谨慎并采取个性化方法。
微塑料，直径小于5毫米的塑料颗粒，已悄无声息地通过饮用水、空气和食物渗透到我们的身体中。它们在器官中积累，加速细胞老化，并增加炎症。了解隐藏来源并采取实用措施减少暴露。
<p>PromptPilot是字节跳动旗下火山引擎推出的面向大模型的智能解决方案平台。通过深度解析用户意图，将模糊的想法转化为AI能精准执行的专业指令，确保模型稳定输出高质量结果。PromptPilot的互动式引导，帮助用户明确需求；定义理想答案，通过用户反馈优化模型表现；闭环迭代优化，将问题案例转化为数据资产，持续提升Prompt效果。支持多轮对话优化、多模态理解与规划、复杂工具调用优化，通过SDK调用构建线上Case雷达，实现监测、纠错和进化的闭环能力。</p> <p>官网： <a href="https://promptpilot.volcengine.com/home" target="_blank" rel="noopener">https://promptpilot.volcengine.com/home</a> </p>
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<p>✨ Fetches your schedule (Google Calendar) and outputs it as a single LLM prompt, with an optional MCP server mode.</p>
<p>The core MCP extension for Systemprompt MCP multimodal client</p>
大型语言模型（例如 ZotGPT 所使用的模型）需要指令才能完成用户的请求。这些指令被称为“提示”，可以涵盖各种潜在的用例。以下库展示了一些您可以在 ZotGPT 中探索和尝试的提示。 我们鼓励您探索不同的提示策略，不仅能找到适合您用例的策略，还能激发您开发自己的提示。如果您有兴趣了解更多关于提示的信息，请务必查看 ZotGPT 学院提供的“提示工程”学习模块。
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Prompt Optimizer是一个强大的AI提示词优化工具，帮助你编写更好的AI提示词，提升AI输出质量。支持Web应用和Chrome插件两种使用方式。 核心特性 🎯 智能优化：一键优化提示词，支持多轮迭代改进，提升AI回复准确度 🔄 对比测试：支持原始提示词和优化后提示词的实时对比，直观展示优化效果 🔄 多模型集成：支持OpenAI、Gemini、DeepSeek等主流AI模型，满足不同需求 🔒 安全架构：纯客户端处理，数据直接与AI服务商交互，不经过中间服务器 💾 隐私保护：本地加密存储历史记录和API密钥，确保数据安全 📱 多端支持：同时提供Web应用和Chrome插件两种使用方式 🎨 用户体验：简洁直观的界面设计，响应式布局和流畅交互动效果 🌐 跨域支持：Vercel部署时支持使用Edge Runtime代理解决跨域问题（可能会触发部分厂商风控）
提示工程指南 提示词工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。 研究人员可利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。 提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性，也可以赋能大语言模型，比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力。 基于对大语言模型的浓厚兴趣，我们编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。
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OpenPrompt 是一个可供创建、分享和收藏与 AI 对话时使用的 Prompts（提示词）的在线网站。 伴随着 ChatGPT 的风靡，我们根据日常所需创造越来越多的 Prompts（提示词），但每个人毕竟背景和使用场景有限，不可能穷尽所有优质的 Prompts。 而在 OpenPrompt AI 爱好者就可以相互共享自己使用了哪些有用 / 有趣的 Prompts，很大程度上可以提高所有人的应用水平。
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Public prompts 是一个手机Stable Diffusion AI生成图像的图库，我们可以在网站上看到提示词分类，这个网站没有搜索和生成器的功能，只能通过分类查找。提供了像毛毡玩具、贴纸一类的提示词。点击分类进入就可以看到提示词了。
AI提示语
一个学习 提示词 的网站，有 ChatGPT，Midjourney 的提示词教程、技巧等，他在右上角有中文语言的选择，教程非常详尽
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