Great Rabbit @greatrabbite - Twitter Profile

很多人诧异：为什么那些非科班出身、没有提示词工程经验的人，反而能写出最硬核的 Prompt？真相只有一个：不要自己“手搓”提示词，要学会用“元思维”“AI 思维”驾驭 AI。分享一套我自用的「元提示词 SOP」，建议先码后看。 1/ SOP 第一步：原始素材投喂我从来不花时间去背行业术语。我的做法是：直接把脑子里杂乱的想法、大白话需求，甚至是我在网上看到的几篇好文章（作为风格参考），一股脑丢给大模型。我给 AI 的指令（Input）：我是这个领域的小白，但我想要达到[专家级效果]。这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。” 2/ SOP 第二步：让 AI 构建他自己的理解体系这是最关键的一步。很多人的 Prompt 也就是因为缺了这一环才显得“塑料”。我会明确要求 AI 帮我补全背景。我给 AI 的指令（Meta-Prompt）：请��于你的数据库，分析上述素材。为了完成这个任务，你需要补充哪些该行业的专业术语、思维模型和评估标准？请利用这些 Know-how，为我构建一个结构化的 System Prompt 结果： AI 会自己写出一套带有“行话”和“深层逻辑”的提示词。 3/ SOP 第三步：沙盒模拟与涌现千万别拿到 Prompt 就直接用！我一定会加一个环节：让 AI 自己模拟自己。我要看它是否真的理解了我的意图，还是只是在模仿字面意思我给 AI 的指令： “基于你刚才写的 Prompt，请立刻生成 3 组【用户输入 →模型输出】的模拟案例 4/ SOP 第四步：导演视角的迭代这时候我如果不满意，我不改代码，我只改“感觉”。我的反馈方式：“这一段写得不好” “第二个案例的 Output 只有逻辑没有温度，太像机器人了。这个行业的专家说话应该是犀利且带点幽默的，请调整 Prompt 中 XXX。直到模拟出的案例完全击中我的审美，这个 Prompt 才算定稿。 5/ 总结这个时代的“人机协同”变了：以前是：人学会机器的语言，指挥机器干活。毕竟 AI 更懂 AI，现在是：人提供原始矿石和审美标准以及希望达到的结果，机器负责提炼黄金。你不需要成为某个行业的专家才能写出那个行业的 Prompt。你只需要成为一个“懂得如何要求 AI 扮演专家”的导演。这就是我的元提示词 SOP