怎样给ai准确的提示词

今天给大家介绍两个超级简单但非常好用的 t 式词，不管你用的是叉 g t， gemina 还是 deepsea， 几秒钟啊，就能让你的 ai 输出的质量有很大的提升。 现在呢，大部分人用 ai 可能是直接打开对话框，直接写一句，帮我写个文案，帮我出个文案等等。但是问题在于， ai 对 你完全不了解，他不知道你是谁，要干嘛，想要什么结果，所以呢，他只会给你那种放在什么行业都成立的标准答案。 那如果你想把 ai 变得更好用，只需要三步。第一步啊，先让 ai 彻底的了解你。打开你常用的 ai 工具，直接输入这段话，我想让你彻底了解我，我是做那这个地方呢？输入你的职位，然后呢，介绍你所在的公司的业务，接着说，现在请你问我所有需要的问题，直到你完全理解我的业务目标，客户群体，以及我现在最真实的痛点。 那发出去之后呢，接下来的半个小时，你需要认真回答 ai 提出的每一个问题，大家千万别嫌烦啊，这一步非常的重要，而且你只需要做一次就可以了， 因为你讲的越清楚， ai 就 越懂你，也就能给你越有价值的建议。那第二步呢，是给他一个毒舌的人设。很多时候呢，我们需要的不是一个帮手，而是对手，一个专门挑刺的对手，这样呢，我们才能进步。所以呢，在他了解你之后，继续输入， 基于你对我的了解，现在做我的陪练，不管我提出什么想法，你要做的第一件事情不是夸我，而是给我挑刺。列出三到五个我没有想到的风险漏洞，或者我忽略到的关键问题， 那这一步呢，也非常重要，因为有些时候啊，我们会觉得自己的想法非常成熟，但是呢， ai 会第一时间告诉我们哪里可能翻车，哪里我们是在自我感动， 这呢对于我们做关键的决策非常的重要。好，那最后一步呢，是我们要把这个已经了解我们的 ai 变成长期的资产。我们可以用叉 g t 的 projects 功能把这个已经训练好的对话存成一个项目。 下次我们再有好的想法呢，直接在这个项目里继续聊就可以了，它就能立刻回一级你是谁，而不需要我们从头再训练一遍。那大家赶快去试试吧，试好了记得回来告诉我效果。

你用的豆包就像人工智障一样，是因为你们提示词不对，今天就分享两个非常实用的提示词，用上之后立刻快速见效，输出质量直接翻倍。 现在很多人用 ai 都习惯给一个只给的置顶词，比如说帮我写个文案，大哥， ai 都不了解你，不知道你的身份，也不知道你最终要生成的什么效果， 那最后只能给你一个万能的答案，完全没有针对性。但是如果想让你的人工智能真的智能起来，只需要这三步就足够了。第一步，让 ai 彻底摸清你的情况，打开豆包， 直接输入这段提示词，我想让你全面的了解我，我是做什么职业的，所在公司的核心业务是什么样的？现在请你向我提问所需要的问题，直到你完全理解我的业务目标、核心客户群体，以及我当下最真实的痛点。 发送完成之后，花半个小时认真回答 ai 提出的每一个问题，千万别嫌麻烦，这一步只需要做一次就足够了，你讲的越透彻， ai 就 对你了解的越深，后续给出的建议和输出内容就越贴合你的需求，价值感也会更高。 第二步，给 ai 立一个毒舌的人设。很多时候，我们需要的不只是 ai 辅助，更需要一个能精准挑刺的对手， 这样才能让你的想法更完善。等 ai 了解你之后，继续输入这段提示词，基于你对我的全面了解，现在做我的专属陪练，无论我提出什么想法，你首先要做的不是夸赞，而是为我挑刺。列出三到五个我没有考虑到的风险、漏洞，或者是我忽略的关键问题，这一步很关键，朋友们， 很多时候我们自己觉得我们的想法很成熟，其实都是在自我感动。而 ai 能从客观的角度指出你的问题，预判可能翻车的地方，这对我们做关键决策，完善方案来说作用太大了。 最后一步，把了解你的 ai 变成长期可用的资产。用 chat gpt 的 project 功能，把这次训练好的对话保存成专属项目，或者可以利用豆包的记忆功能。 之后再有新的想法，新的需求，直接在这个项目里和 ai 沟通就行，他能立刻记起你的所有信息，不用再从头训练一遍，效率直接拉满。大家赶紧去试试这个方法，亲测有效，试完记得回来告诉我你的使用效果。 mua！

一条视频解决你不会写 ai 提示词的问题。这可能是你在外面花几千上万才能学到的东西，今天直接免费分享给你。如果你还在跟豆包说帮我写个文案，或者帮我做个表，那你完全就是在浪费它的钻力。今天我要把压箱底的原提示词 meta prompt 交给你。 这可是硅谷很多超级个体闷声发大财的核心秘密，外面不管是卖课的，还是做社群的，核心交付的就是这一套东西。很多人觉得 ai 笨，其实是因为你给的指令太人类语言了。解决这个问题的终极方案，不是让你去学什么复杂的指令工程， 而是用 ai 来指挥 ai。 我 手里这个结构化提示词生成器，就是专门干这个的。你不需要懂什么 c o t 思维链，也不用管什么角色设定那些，它全帮你搞定，操作简单到离谱。第一步， 把这一大段调试好的原提示词喂给 ai。 第二步，像聊天一样说出你的需求。举个实战的例子，比如说你是做自媒体的，你想写一个小某书爆款，你就直接告诉他，我要写小某书美妆类笔记， 给我生成一个专业的提示词看下，结果他瞬间就吐出了一个包含角色设定、内容风格加 emoji 排版加互动话术的专业指令。你再把这个指令拿去用， 生成的文案直接就是爆款级别，比你自己哼哧哼哧改半天强一万倍。再比如，你想学编程，做法律咨询，甚至是让 ai 帮你做心理辅导，逻辑都是一样的，先用原题式词生成专用指令，再用专用指令解决问题，这就是所谓的磨刀不误砍柴工。 这套原提示词的完整版，包括英文版和中文版本，我都整理在文档里了，想要的朋友在评论区扣神器，别让你手里的 ai 吃灰了，赶紧用起来吧！

这条视频给大家讲一下 front engineer， 就是 提示词工程 front 到底该怎么写？刚好我最近研究了挺多 ai 提示词大神怎么写 cloud 最佳实践的那个官方文档，包括 gemini 最佳实践官方文档，它们这些顶级大模型公司出了这个教程，今天我一条视频给大家汇总一下。我先说一下这条视频适合什么样的人看。首先你有使用大模型的需求， 就是你至少是一个已经在跟 ai 对 话的人。第二个就是你的需求至少要是有一点点难度的啊，比如说问大模型明天天气怎么样的这种 用户的话也不需要看了啊。我这条视频的核心在于工程化和稳定性，教你把 ai 变成一个保质保量，能完成你工作的固定员工。如果你有以下几种需求的话，那么这个视频对你来说非常好。第一，当你需要批量化且质量稳定的产出， 比如你要写五十篇小红书文案，比如你要写十篇日报周报。第二，当你眼高手低时，你只有矮。第二，但是你没有动手能力，你只知道自己想要一个什么样的结果，但中间这个过程你不会干。 比如说你想写一个 python 脚本，但你不懂 python 语言。比如说你想写一份商业分析报告，但是你不是分析师。第三，就是你的任务太复杂， ai 每次完成你的任务都固头不固定，让 ai 做一件很长，然后逻辑很绕的事情。比如说帮我提取这段视频的文稿，提炼里面的观点，再结合我的痛点产出一篇文章，还要翻译成英文， 就是他中间要做的事情很多，那么你把一串指令丢给 ai， 他 可能会丢掉其中一两步，或者说给你一个很水的答案。第四就是当你对味道很挑剔时，比如说你想让 ai 模仿 macintosh 的 翻译墙，或者 macintosh 的 ppt 样式，你不知道怎么描述清楚的。 ok， 那 么我们正式开始。其实网上很多教程太卷了，一会让你学结构化，一会让你学 markdown 各种语法，但其实随着 cloud 啊 jpg 这种模型它的更新迭代，它本身模型非常牛的时候，其实逻辑没必要那么复杂， 首先是我自己写提示词的步骤和思路。首先第一步呢，就是把你脑子里的东西先倒出来，不管你要做分析也好，写文案也好，还是什么复杂的各种 idea 需求也好，我会先把脑子里的所有的想法，你对这件事情所有的知道的来龙去脉，背景啊，结果， 过程要怎么样，你想达成什么样的目标，一股脑的告诉他，用大白话也好，穷尽你能写出所有的对这件事情的描述，甚至说你在网上看到几篇风格很不错的文章，全部丢给 ai。 现在 ai 的 上下文很长，你完全不用担心输入框限制了他。到完之后你跟他说这样一段 prank， 我是 这个领域的小白，但我想要达到专家级的效果。 这些是我的原始想法和参考素材，请你先不要生成内容，先消化这些信息，告诉我你理解了没有，让 ai 去读你的心，去读你的想法。 当你把这些素材投喂给他的时候，你再反过来问他，基于你刚刚学到的这些素材，如果我要完成这个任务，你需要我补充哪些背景、哪些信息，或者利用你自身的知识，帮我把这些大白话翻译成结构清晰、逻辑严密的 system prompt。 这时候你会发现 ai 自己写出来的提示词 里面充满了专业的术语、行话和深层逻辑。这是你自己在家闭门造车，手搓 prompt 手搓不出来的。让 ai 自己给自己写 prompt。 好， 我们到了第三步，拿到了 ai 自己写好的 system prompt 或者提示词之后，不要直接用， 我们先彩排再开机。第三阶段，我会对他说，基于你刚刚这个 prompt， 请你立刻生成三组用户输入到模型输出的模拟案例给我看，检查一下，这时候 ai 只是在模仿你的字面意思，还是说已经读懂了你的神韵？ 如果你看案例的时候你觉得不对劲，你不需要去改那一大串复杂的 system pond， 直接用人话反馈给他。比如说第二个案例，逻辑太生硬了，没有人味，像 ai 写的，我想要那种犀利中带点幽默的，请你调整一下 pond， 直到它生成的案例完全符合你自己的审美，这个 system pond 才算定稿。 以上是我写 point 一个基本的流程，然后下面我再补充一下我从 gemini cloud 的 最佳实践手册里面学到的几个调优的原则。第一个就是别说客套话，直接说需求。如果你对模型的要求很高，千万不要丢给他模糊的指令，一定要给他明确目标。 比如说你扔给他一段图片，说写个分析，那肯定不如说创建一个包含交互功能的分析仪表盘，越全越好。第二点就是举例子比讲道理有用。这个技巧叫做少量样本提示，也叫 few shot one shot。 如果你想模仿特定的文风，你在那里描述，不如直接丢个原版的例子给他，你跟他说，就照着这个味写，你的例子越好， 他的产出就越稳。如果说你是那种需要处理复杂任务的用户，比如说先提取啊这个视频的文案，再分析这个视频的文案，再结合我的痛点生成文案，再把这个文案翻译成某某语言。 你的任务里面包含了多个子任务，那你可以试试提示词练。简单来说就是不要贪图一口吃个胖子，把你的大任务拆成好几个小任务， 上一步的输出变成下一步的输入。举个例子，你拆解完任务之后，你先写一个 point a， 是 用于提取药物，然后它输出了 output a， 那 你再写一个 point b， 基于 output a 写大纲，输出 output b， 你 再写一个 point c， 是 基于 output b 扩写成整篇文章。 这个就是牺牲速度换精确度的策略。你可以精准地调控每一个 point， 每一个子任务里面的细节。 这个是一个用来构建稳定 ai 工作流的思路。其实 a 正的思路就跟这个差不多。下一条原则呢，是多模态融合，现在的 prompt 不 再仅限于文字了。呃，图片、视频、音频，一切的模态都是平等的输入， 特别是对于 jimmy 三用户来说啊，他对于长视频的理解现在特别到位。还有就是允许不确定性。为了减少 ai 的 幻觉，我们可以明确地授权给 ai 说，你可以说你不知道， 比如说，请基于某某数据分析趋势，如果我给的数据不足以支持输出结论的话，请直说，不要编造，我可以给你补充更详细的数据。 最后一个技巧就是让他先想后说，如果遇到复杂的任务，可以要求 ai 在 输出结果之前先列一个提纲或者一步步推理。你可以直接给一个 point 说，在回答之前，先一步步拆解你的思路， 增加 ai 思考的步骤。这件事情非常重要，它可以大大的减少你 ai 胡说八道的几率。 ok， prompt 怎么写？如果你听到这里，学到这里，你已经很厉害了， 不要再纠结那些复杂的结构。好的 prompt 一定不是写出来的，而是聊出来的，是测出来的。所以说你要做的就是把话说明白，然后给他足够的例子。把你重复性的、繁复的工作丢给 ai， 咱们只需要把控方向，检查它的产出即可。

做 ai 视频的人越来越多，但百分之九十的人都不知道怎样正确写提示词。今天拆解一个 ai 视频底层公式，五个字母教你像专业导演一样控制画面。 s、 c、 e、 l、 a 五个英文单词的首字母。第一个是 s subject， 主体 要告诉 ai 画面里是谁，长什么样，描述越具体越好，如果有参考图，这一步就可以省略很多。第二个是 c context 环境与背景，这是区分新手和导演的核心，要告诉 ai 主体处在什么环境里， 是赛博朋克的雨夜街头，还是远古遗迹的废墟，是室内还是室外，是白天还是夜晚，给 ai 一个明确的环境设定， 不然它就会画出随机的背景。第三个是 e effect， 视觉风格与后期效果，不要写大片感这种空词，告诉 ai 具体的视觉风格，比如清晨色调、胶片颗粒变形、宽荧幕镜头光晕， 或者指定后期效果，如慢动作、紧身模糊、边缘虚化，把风格和后期效果结合起来，画面的质感才会出来。第四个是 l light 光影， 这是决定画面质感的灵魂，冷月光、暖底光、丁达尔光束。光影不仅仅是为了照明，更是画面的情绪开关。同一个场景换一种打光方式，完全是两种片子。第五个也是最重要的 action 动作与镜头运动， 这是视频的灵魂，不要只写动起来，要告诉 ai 具体的运动方式，是主体的动作，如奔跑、转身，还是镜头的运动，如推轨、拉远、跟拍， 给 ai 明确的动作指令，你的画面才能产生节奏感和动态张力。理论讲完了，直接看实操，我们来拍一段十秒的镜头，一个东方暗黑玄幻场景，巨型怒目金刚复苏 一段连贯的剧情。我用了三种完全不同的机位调度，大家可以暂停看一下屏幕上的分镜设计， 这个提示词不要觉得复杂，我也是按照 s、 c、 e、 l a 这个原则让 ai 生成的。调度好动作，分镜整体效果是很可控的。前四秒贴地仰拍，缓慢推进，用人类做参照物， 巨物的压迫感拉满，中间三秒眼部特写，配合吸取苛刻变焦，展示神明苏醒的易变惊悚感。 最后三秒，超广角全景极速后拉，释放破坏张力，高潮定格。发现了吗？真正的 ai 视频高手，不是靠抽卡碰运气，而是用运镜在讲故事，这就是 s、 c、 d、 l、 a 框架带来的绝对控制力。最后记住五句口诀， 主体定身份，环境定基调风格抓眼球，光影定情绪，动作助灵魂。这五个字母就是 ai 视频的底层公式。觉得有用请点个赞，下期我们来解决最头疼的画面崩坏和角色一致性问题。

豆包不好用，说明你的提示词太水了。接下来给大家分享三个最牛的 ai 提示词密码。有了这三个万能提示词，基本上你们所遇到的一切问题通通全部可以搞定。 来。第一个提示词，我是一个小白，我什么都不会，我现在想要生成亲子教育类的短视频爆款口播文案，我要发出去的短视频能够获得一千万以上的播放量，我要这条短视频，粉丝刷到就想持续看下去，引发共鸣， 并且有收获。总之，我就是要这条视频发出去之后获得受观众喜欢。但是我不知道怎么让 ai 帮我做到，你帮我写个提示词，让 ai 帮我干活，直接给他发出去。 这个时候那有人就说了，老师你这个话术有问题，重复了没关系，人家聪明的很，你的错别字哪怕有百分之五十，他都能够理解，你到底想表达啥好。第二个提示词，我是一个小白，除了什么什么我不要，其他我都要你帮我写提示词，因为很多人不知道自己要什么，刚才我在提问的时候， 我是不是说要真诚，要让别人愿意看，要让别人觉得是打动他，发出去必须要有一千万播放量，但是你们很多时候去用提示词，都会忘记说这些话有还是没有。总之，如果你不知道你要什么，你就说你不要什么， 就反过来，你要的可能会很多，但是你无法全部罗列出来，但是你不要的肯定就那几条，换句话说，除了这几个不要，其他全部都要。所以第二个提示词就是在第一个提示词的基础上反过来的意思。 第三个提示词密码就是你给 ai 一个身份，可以这样对 ai 说，你是一个抖音爆款文案大师，或者你是一个豆包顶级的运营专家，就类似于你要给他一个身份。 如果你实在不知道这个赛道里面最牛逼的身份是谁，你就说你是全世界最会卖什么的人，比如你是卖护肤品的，你就可以说你是全球最会卖护肤品的人，比薇娅李佳琦还厉害。 你给他的这个身份，跟你要解决的问题是要相匹配的。然后再说现状。举例，你是最牛逼的抖音爆款文案专家，我是做家庭教育的， 我刚刚搭建一个账号，我第一条视频都还没发，接下来不知道怎么发视频，这是我的现状。那现在我的需求是，你告诉我接下来这个账号前十条视频内容应该怎么发才能做起来，这是我的需求。然后我的目标 给我十条口播文案，我希望这个文案发出去，能够获得五百万播放量，能够把账号做起来，能够让平台打上标签。最后我再做一下补充，这个文案我是去做口播，所以你要方便我复制粘贴，然后你再做个自我介绍，要多给他一些信息，让 ai 更理解实际情况，能理解吗？ 好，开始给我十条文案，规划一下我这账号接下来十条文案应该怎么发，你们完全套用这个万能的提示词，不管生活中还是工作中，任何问题都可以。

可以看看你给 ai 的 提示词吗？我的提示词我看可以给你看。来吧，我自己总结出来的。嗯，你们可以截个图啊。截个，自己去截个图看一下也可以。不是自己去，自己去写复制粘贴了 什么？ ai， 我 电脑，我鼠标在这，我在这晃呢。 然后还有一些需要你自己去探索的。这是一个笔记啊。就是个笔记，我自己记的。但是这些现在基本上你也不怎么太需要了。 为什么不需要？太阳大学是学计算机的吗？我大学是学哲学。学哲学？那跟谁学的这些？这东西代码就是哲学啊？因为他没有一句废话。因为他没有一句废话，哈哈哈。

跟大家分享一些我平时使用题词的一些技巧啊，现在网上有很多大神，他们分享了很多高大上的一些题词，你比如说又是 markdown 语法的，又是有非常复杂的那种结构体的，还有的是带代码的等等，这些题词呢，也都很好用。 但是我是觉得吧，平时我们日常当中在跟 ai 交互的时候，去问 ai 一 些问题，我们总不能每次都去找这么这么复杂的提示词，然后还得根据我们自己实际的当时那个问题情况，还要再进行一个微调，然后再去问 ai， 你 这个过程太复杂了，有的时候呢，你在找这些提示词的过程当中，我们的那个热情和激情都被消磨了。 然后另外呢，好多人他也喜欢囤积提提词词，包括我之前也是啊，就是看到好的提词词了，就给它收藏下来，但实际上呢，有些提示词可能就是你收藏完之后，后面再也用不上了。 所以后来啊，我通过不断的实践，然后总结了一些在跟 ai 交互的时候，题诗词方面的一些基本逻辑，你掌握了这些基本逻辑，基本上呢，你用 ai 的 这个效果呢，就会比一般人超出一大截。那下面呢，我就分享三个我平时使用题诗词的一些技巧。首先第一条啊，如果你问 ai 的 这个问题是关于你自己的，比如说想要解决你自身那些困惑 一些选择一些烦恼也好，那你要给 ai 提供你的个人信息，我一般是怎么做呢？我会准备一个文档，或者说在手机里面开个备忘录，专门去记录我的所有的个人信息，这里面包括我的基本信息，家庭情况，我的教育工作的履历啊，我的兴趣爱好， 我人生当中发生的一些重大的节点，一些事件，包括我最近的一些现状等等。然后这个个人信息呢，要及时的更新，比如说每过一个季度或者半年就要更新一下，然后在 v i 的 时候，你就把你的个人信息先提前丢给他， 然后呢你提出你的问题，最后你跟他说结合我的实际情况或结合我的个人情况来针对性的回答。那这个时候呢， ai 因为他掌握了你的个人信息，所以说呢，他就能够针对你的实际情况给出针对你的一些解决方案，这样的话呢，比你直接问 ai 一 些问题的时候，他回答的要更精准。这 就是为什么有些人他觉得说 ai 的 回答都很泛泛啊，或者说就说一些正确的废话，他不适用自己，那是因为你没有给 ai 你 自己的信息，如果你给他了，那 ai 回答的肯定会更加精准。然后再说第二点啊，就是我们要学会借用 ai 的 能力， 这句话什么意思呢？就是你可以想象啊， ai 它是一个掌握了我们全人类几乎所有知识的一个非常有智慧的一个智者，那我们在他面前呢，就像一个小孩子，那我们在面对一个比我们强这么多的一个智者的时候，如果我们只是单方面的提问，或者说表达我们自己的一些想法， 那 ai 回答问题的上限呢？可能就会受我们的上限影响，因为 ai 呢，它只会根据我们的提问或者说我们这些要求来去回答，如果你想要得到一些更深度的回答，或者你想激发 ai 更多的一些能力，那我们需要把主动权交到 ai 的 手里面。 举个例子啊，假设说你遇到了感情问题，那你可以这么跟 ai 说，我最近遇到一些感情问题，大概的情况是什么什么样的？然后我现在特别迷茫，我需要你不断地向我提问，然后帮我去挖掘问题的根源 啊，直到你认为你已经掌握了百分百的情况了，最后你给我输出一个完整的解决方案或者报告。这样的话呢，我们就把主动权交到 ai 手了，因为 ai 他 能够想到一些我们平时意识不到的，或者说我们想不到的一些问题。 那 ai 呢，通过不断地向我们发问，我们来补充这些信息，让 ai 呢，站在他更大局的更高位的一些视角来去收集他想要的那些内容，他掌握了他想要的全部信息之后，就能够给我们提供更完整的、更深度的一个解答。 这就是我说的我们要利用 ai 的 能力，因为 ai 它比我们强太多了，所以说我们要尽可能的来挖掘它的一些潜能。然后第三条，如果你问 ai 的 这个问题，它是一个复杂问题，它需要按步骤去执行的话，那这个时候我们需要手动的去拆解这些步骤，然后一条一条的去问 ai， 你 比如说你拿到了一篇英文文章， 你想让 ai 呢，先帮你把英文翻译成中文，然后呢让 ai 去解读这篇文章的核心思想。接下来呢想让 ai 呢再把这篇文章给它总结成大纲， 最后呢再给我生成思维导图，那这是一个非常复杂的，需要一步一步解决的问题，那如果你把刚才这个这些要求呢，一股脑的全丢给 ai， 那 如果你对话的是一个大模型的话，大模型的处理逻辑它不是按步骤去处理的，除非呢，你用的是那种智能体， 那种智能体工具呢？它可能会根据你的要求，会自动的拆分成多个步骤，然后按步骤执行。但如果你是直接跟 ai 大 模型对话的话，那需要我们手动的去拆解步骤，然后按照步骤依次的去跟 ai 交互。最后你得到答案呢，一定是比你直接把所有步骤丢给他，得到答案要更精准。 以上就是我使用提示词的一些技巧，第一点，我们要在适当的时候提供 ai 个人信息。第二点，我们要学会利用 ai 的 能力让它来反问我们。第三点，在遇到复杂问题的时候，我们要学会做任务拆解，按步骤跟 ai 交互。掌握了以上三个基本原则，那你在使用 ai 的 时候，体验一定会更上一层楼。

为什么你用 ai 生成的内容总是不准确，不满意 ai 提示词到底是个啥？简单来说，提示词就是你给 ai 下的命令，你怎么说， ai 就 怎么干， 你要是说得含糊不清， ai 就 只能靠猜，你要是说得模棱两可，结果肯定跑偏。这真不是 ai 不 行，根本就是你下的指令有问题， 同样的 ai， 不 同的提示词出来的结果天差地别。记住了，核心提示词就是你的指令，这就是我们常说的问商，你的问商高不高，直接决定了 ai 回答的准不准。想了解更多关于提示词的技巧，咱们评论区聊聊。

你用 ai 最笨的方法就是自己吭哧吭哧的不停的去问他，真正的高手都是反过来逼着 ai 去问自己。记住这两个简单实用的提示词，只需要三步，就能极大提升你的 ai 输出质量。第一步，让 ai 了解你。很多兄弟一上来就和 ai 说帮我写个文案，但他根本不知道你是谁，要干嘛，想要什么，结果只能给你放置四海皆准的标准答案。 陪你常用的 ai 工具直接输入这段话，我想让你彻底了解我，我是做某某职业的，这个地方输入你的职位和公司业务，现在你的首要身份是一个提问者，请你问我所有你需要的问题，直到你完全理解我的业务核心诉求， 真实痛点，直到我们能一起梳理出清晰的路径。发完之后，大概要花个十多分钟的时间去逐一解答他的疑问，交代的越彻底以后，他给的回答就越有价值。第二步，就是给他一个杠精的人设。很多时候咱们要的根本不是赞美，而是一个能挑刺找茬的对手。继续输入这段指令，根据你对我的了解，现在做我的陪练，不管我提出什么想法，不管我抛出什么 计划，禁止无脑夸，你的唯一任务就是挑刺，直白的给我指出三到五个没有想到的风险点，或者我忽略的关键问题。很多时候咱们觉得一个点子完美无缺，其实只是 自我感动。有了这个设定， ai 就 能给你的方案做压力测试，把你逻辑里的 bug 和漏洞全部揪出来，提前帮你把雷排掉。最后一步，你可以把这个已经完全懂你业务的专属人设，直接在 ai 工具里封装成一个专属的 sku， 下次再碰到难题，直接调用这个 sku， 它脑子里装着你所有的底气，能一劳永逸地帮你输出结果。

我用 ai 用了三年多次过的提词技巧，没有一百有几十个，如果非要让我选出来，二五年我最喜欢的提词词，每天都真正在用的其实只有三句话。 看完这期视频，能把你要测试提词词的时间全部给省下来。不知道你刚开始学 ai 的 时候，是不是也是这样，拼命收藏各种提词公式， 什么角色扮演法、思维链模板、万能框架，收藏了一大堆，这种打开用的没几个，为什么？因为技巧太多，反而不知道从哪下手。其实用 ai 这件事， 百分之九十的场景，把这三句话搞透就够了。第一句，在正式开始之前，先复述你对任务的理解，我确认之后再执行。这句话解决的是什么问题呢？你有没有遇到过把需求发给 a n， 他 洋洋洒洒的写了一大堆，你看完后发现方向完全跑偏了，只能让他重来，等于白费了一轮。加上这句话之后， a n 会想把他理解到的任务 复述给你看，你觉得对了，再让他动手。复杂任务尤其管用，一句话，省那百分之八十的无效来回。第二句，把我刚才说的大白话翻译成一段结构清晰、逻辑严谨的提示词，让我下次可以直接用。很多人不知道怎么写提示词， 觉得这是个技术活，其实不是。你把你的需求用日常说话的方式告诉 ai， 再加上这句话， ai 就 会帮你把大白话整理成一段标准的，下次可以直接复制用的提示词，你自己都不需要会写，我现在的提示词库有一半都是这样攒出来的。第三句，请你先向我提问，确保你完全理解了所有的需求之后再执行任务。 这句话是三句里面最反常识的一个。正常人用 ai 的 逻是反过来的，让 ai 先问你，你把大方向告诉他， 他会主动问你那些你不确定的细节，你一一地回答完之后，他再去执行出来的结果，和你自己瞎猜着写的提示词完全不是一个级别。尤其是在用 ai 做内容创作、写文案或者歪不拷定的时候。这句话是我目前用着最顺手的一句。 说到底，这三句话其实都是在做同一件事，把你模糊的需求变成 ai 能真正执行的清晰的指令。另外，除了上面通用的三句提示词，我还整理了几十个细分领域的提示词，比如具体的工作岗位、智囊团、商业顾问等等，这些直接复制粘贴就能用，我都给盘点好了。 ok， 我是 h 船长，关注我，下期见。

家人们，你有没有这种感觉？同样用豆包圈的 gdp divisible， 为什么别人问出来结果那么好？你一问就像机器答案呢？问题不是 ai 不 行啊，是你根本没让它认识你。很多人现在怎么用 ai 啊？打开对挂框，直接一句，帮我写文案，帮我做周报，给我出方案， 那他当然只能给你一个放哪都能用的标准回答，因为他不知道你是谁，不知道你要做什么，更不知道你想要什么。结果。所以今天我给你两个特别好用的提示词，你用一次 ai， 立刻就会顺手很多。第一句，先让 ai 彻底了解你，直接发，我想让你彻底了解我，我是做 我公司业务，是，我的客户，是。现在请你不断向我提问，直到你完全理解我的目标客户群体，以及我现在最真实的痛点。家人们，这一步别嫌烦，你认真打一次，后面他给你的建议质量会高很多，因为你讲的越清楚，他越像你的专属助理。 第二句，你要让他专门给你挑刺，别让他夸你，直接发，基于你对我的了解，以后不管我给你什么想法，别夸我，先帮我找到三到五个风险点 漏洞，或者我忽略的关键问题。这一步有什么意义呢？因为很多时候我们不是没想法，是太容易自我感觉良好了。 ai 一 挑刺，你马上就能知道哪里可能会翻车，哪里逻辑有问题，哪里还不够成熟啊。最后提醒一句，不要每次都从头聊，你把这个对话框存起来，下次有问题继续在里面聊，效率会高很多。 说白了，真正会用 ai 的 人，不是把它当做一次性的工具，而是把它当做一个养成系的数字助理。好了，大家赶快去试试吧，试好了回来记得告诉我哦。