![LipuAIX's tweet photo. 经常有朋友问：“离谱，你是怎么设计出那些复杂提示词的？”实话实说，没有什么天赋，我的底气全来自 Google 2024年9月发布的白皮书《Prompt Engineering》。
比如那篇 50万+ 阅读的《豆包手机》爆款文，其实就是用了文档里的“退一步提示”原理：❌ 大多数人只给指令。 ✅ 高手公式：指令 + 目的 + 背景。
哪怕你只学会这一招，AI 的回答质量都能翻倍。我花时间把这份文档精翻了出来，分享给大家。见文末👇
当初这份文档刚发布时，为了吃透它，我用了宝玉老师著名的“三段式翻译提示词”，结合 GPT-4o 把它全篇精翻了一遍。
从那以后，不论是设计新的提示词，还是日常提问，我总是会把这份文档翻出来看。哪怕到现在，依然有一种“常看常新”的感觉。
举个最真实的例子。 大家可能看过我之前那篇 50 万+ 阅读的文章《豆包手机遭全网围剿：微信拒登、淘宝弹窗，大厂们到底在怕什么？》。
很多人好奇我是如何挖掘深度的。其实秘诀就在这份文档里提到的“退一步提示”。
❌ 大多数人的提问：直接下达指令，这样模型往往只能就题论题。
✅ 我的提问公式：指令 + 目的 + 背景。
如下图所示：
这就是“退一步提示”的原理：
“当你编写提示词时，实际上是在设定场景。如果你提供了背景（为什么做）和目的（为了什么），就相当于引导模型思考更宏观的语境，从而激活它内部参数中更深层的知识路径。”
不仅如此，我现在还有一个偷懒但极高效的习惯：
每次设计新 Prompt 时，我会直接把这份《提示词工程全指南》上传给 AI，把它作为“教科书”投喂给模型，让 AI 依据这份文档来指导我设计提示词。
用魔法打败魔法，效果出奇的好。如下图所示：
现在，我把自己精翻并反复校对的版本分享给大家。如下图所示：
真心建议各位朋友，不要只是收藏。找个安静的时间认真读一读，根据自己的工作场景反复映照。哪怕只看懂了其中的思维链或少样本提示，绝对受益无穷。
获取方式：关注我的公众号[稀有学生]，后台回复：【提示词工程】即可获取。如下图所示：](https://pbs.twimg.com/media/G8hHPWAboAARz8i.png)
![LipuAIX's tweet photo. 经常有朋友问：“离谱，你是怎么设计出那些复杂提示词的？”实话实说，没有什么天赋，我的底气全来自 Google 2024年9月发布的白皮书《Prompt Engineering》。
比如那篇 50万+ 阅读的《豆包手机》爆款文，其实就是用了文档里的“退一步提示”原理：❌ 大多数人只给指令。 ✅ 高手公式：指令 + 目的 + 背景。
哪怕你只学会这一招，AI 的回答质量都能翻倍。我花时间把这份文档精翻了出来，分享给大家。见文末👇
当初这份文档刚发布时，为了吃透它，我用了宝玉老师著名的“三段式翻译提示词”，结合 GPT-4o 把它全篇精翻了一遍。
从那以后，不论是设计新的提示词，还是日常提问，我总是会把这份文档翻出来看。哪怕到现在，依然有一种“常看常新”的感觉。
举个最真实的例子。 大家可能看过我之前那篇 50 万+ 阅读的文章《豆包手机遭全网围剿：微信拒登、淘宝弹窗，大厂们到底在怕什么？》。
很多人好奇我是如何挖掘深度的。其实秘诀就在这份文档里提到的“退一步提示”。
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✅ 我的提问公式：指令 + 目的 + 背景。
如下图所示：
这就是“退一步提示”的原理：
“当你编写提示词时，实际上是在设定场景。如果你提供了背景（为什么做）和目的（为了什么），就相当于引导模型思考更宏观的语境，从而激活它内部参数中更深层的知识路径。”
不仅如此，我现在还有一个偷懒但极高效的习惯：
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比如那篇 50万+ 阅读的《豆包手机》爆款文，其实就是用了文档里的“退一步提示”原理：❌ 大多数人只给指令。 ✅ 高手公式：指令 + 目的 + 背景。
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不仅如此，我现在还有一个偷懒但极高效的习惯：
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Olivia
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这两周的抄底清单：我最想持有的AI股票五大梯队
今天上午答应了大家，晚上就整理出来一份清单。
过去两周市场波动很大。趁着这次回调，我把自己的观察名单重新梳理了一遍。
先说一个前提，这不是涨幅排行榜。不代表第一梯队一定比第五梯队涨得多。
很多第五梯队的股票，未来涨幅可能远超第一梯队。
这个榜单更多代表我对未来1-3年：基本面，估值。市值空间，稳定性，持仓体验和叙事空间综合之后的风险收益比排序。这不是比谁最会涨的最猛，是谁最值得长期持有。
按照未来几年的AI瓶颈来看，我会给叙事这么排名，没说到的叙事不代表不好。
1. 存储
2. 光互连、光通信
3. 算力与基础设施
4. 能源
5. AI应用。
未来几年我认为最值得关注的是：存储 → 光互连 → Scale-Across → 电力 → Physical AI。
如果不想选股，其实也很简单。存储直接看 DRAM ETF。光通信直接看 FOTO ETF。能源直接看AIPO ETF。这三个ETF基本覆盖了我最看好的三个方向。
第一梯队（AI基础设施核心层) : NVDA, MU, SNDK, TSM, AVGO, MRVL, INTC。
这是AI扩张最底层的基础设施。NVDA = 算力，MU / SNDK = 存储，TSM = 制造，AVGO = ASIC + 网络，MRVL = 连接，INTC = AI服务器CPU + 网络 + Foundry Option。如果未来AI Capex继续增长，这一层最先受益，也是确定性最高的一层。
第二梯队（高确定性重估）: LITE, NOK, COHR, MSFT, ORCL,QCOM, NET。
第三梯队（AI基础设施扩张受益) : CRWV, NBIS, IREN, DELL, AAOI, ONTO, AMKR。
这一层是AI扩张越快，这些公司订单越多。但没有第一梯队那么不可替代。
第四梯队（数据层与软件层): SNOW, MDB, NOW, CRM, PLTR。
AI最终会落到数据和应用层。
第五梯队（未来主题与高Beta) : TSLA, OUST, BB, CEG, OKLO, SMR, NVTS, WOLF, SOFI, HOOD, CRCL
这一层并不是不看好。相反很多都是我长期关注的公司。这里面包含Physical AI, 机器人, 自动驾驶, AI-RAN,核电, 电力, 金融基础设施,很多公司的上限非常高。只是波动更大，兑现周期更长。
如果只能选5个，再帮大家筛选一下，我会直接把选股变成选赛道。
1. DRAM ETF
2. FOTO ETF
3. NVDA
4. MRVL
5. NOK
DRAM覆盖存储。FOTO覆盖光通信。NVDA代表算力。MRVL代表连接。NOK代表Scale-Across和DCI。而且FOTO里面没有MRVL和NOK。刚好补齐我最看好的两个方向。
未来几年如果AI继续扩张，我认为最大的机会依然会围绕: 存储 → 光互连 → Scale-Across展开。这也是为什么最近市场大跌之后，我最优先关注的仍然是这几个方向, AI硬件股还是下半年确定性最高的板块，不过也可以同时关注老黄说的AI应用，Physical AI和Edge AI板块。
兄弟们，今天随手一刷，看到个东西直接把我干懵了。
GitHub上有个叫 agency-agents 的开源角色库，你知道它现在多少星吗？81万。不是8.1万，是81万。这个数字意味着什么？意味着全球有几十万开发者和AI玩家已经在用了，你还不知道？
🔗 : https://t.co/7oTbpRfg0o
先说这东西是干嘛的。
简单讲，就是一个超级角色提示词库，里面塞了140多个专家级Agent角色。CEO、律师、程序员、产品经理、增长黑客、财务顾问、市场策略师……你能叫出名字的岗位，基本都在里面。每个角色都是精心调教过的，不是那种随便写两句“你是一个律师”就完事的垃圾提示词，是真的有深度、有专业框架的角色设定。
用法也极其简单，三步走：
1️⃣ 打开这个库，找到你需要的角色
2️⃣ 把角色描述直接喂给Claude Code或者Cursor
3️⃣ 开始对话，你的AI瞬间变成那个领域的专属顾问
就这么简单。你在做一个创业项目，不知道商业模式怎么跑通？调出CEO角色问它。合同条款看不懂？调出律师角色让它帮你拆解。代码写不下去？调出高级程序员角色让它review。
但最骚的玩法不是单个角色，是多Agent组团。
你可以同时开几个对话窗口，一个跑CEO视角，一个跑市场总监视角，一个跑财务视角，让他们对同一个问题给出不同角度的判断。这不就是给自己开了一家虚拟公司吗？而且这帮“员工”7×24小时在线，不要工资，不会摸鱼，不会跟你讲情绪。
我自己测试了几个角色，说实话，质量比我预期高很多。
特别是那些商业类角色，给出的框架和思路真的有点东西，不是那种泛泛而谈的废话，是能直接落地用的建议。当然，AI终究是AI，专业判断还是要自己把关，但作为思路启发和初稿生成，这个库的价值真的被严重低估了。
还有一点我必须说——它是完全免费的。
开源、免费、随便用、随便改。在这个到处收费、动不动就订阅的AI时代，这种东西真的越来越少见了。
现在AI工具的核心竞争力已经不是模型本身了，Claude、GPT、Gemini底层能力差距在缩小，真正拉开差距的是你怎么用、用什么角色、给它什么上下文。这个库本质上是在帮你解决“怎么用”的问题，把最难的提示词工程部分给你做好了，你直接拿来用就行。
81万星不是运气，是实力。
还没收藏的，现在去。
凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，则见如来
作为一个AI死多头，我知道在所有人狂欢的时候，但凡发出一点悲观的言论都必被讥讽、嘲笑
但是，我很想写此文，其实是复盘与反思：不但是为自己这两年半写X、做交易做的；也是也是对这个疯狂市场做的
很幸运，作为闲暇的爱好，写X结识了很多新朋友。感谢互相欣赏与启发，在过去2年里，我从24年4月初清仓BTC换成AVGO NVDA，大选前AAOI PLTR TSLA INTC，关税战后INTC GOOG，25年底又加仓INTC AAOI，到今年春节逃跑、再满仓AMD NOK（最近又操作了ORCL LITE）。虽然，有买彩票SUP归零，MRVL MDB也有赚有亏，但是我一直坚信AI对token的需求会让半导体every dog has its time，获得了不差得收益。期间不少小伙伴们也都赚到不少于10倍收益
然而，此刻要清醒的意识到，收益并不是我们选股牛，眼光独到，而是市场牛！我复盘了我自己今年3月最后一周，周末前全仓买入。赚钱并不是因为当时买对了AMD，而是当时call 对了市场资金结构
所以，在这个时点上更需要静心凝神，好好反思下市场接下去会如何
喝醉酒的人是不会知道自己喝醉的；沉醉美梦中的人也不会意识到黄粱一梦，这过程可以很久，我们也可以继续疯，但是必须要清醒地在更高阶意识中，认识到随时有被敲醒的风险
One of the four beasts saying, COME AND SEE – Revelation 6:1
不同于华尔街很多人，我是“坚信”AI的
30年来第一次，AI模型用并行计算替代串联计算，把半导体的进步直接变成了生产力（之前科技进步只是作为平台，让用科技的软件、以及用软件的人创造价值）
AI的结果是token需求指数级升高vs 而半导体供应只能线性增加。加上整个半导体老登们在过去几年黄金时间，没有因 “信” 而扩产，今年需求真正开始爆发后全产业链缺货。造就了这轮大牛市
不过，大牛市的命脉是市场price in了:
模型收入加速度，不远得未来可以justify Hyperscalers 的Capex
要知道任何动摇命脉预期的都会让市场陷入恐慌
1. 铜墙铁壁：horseman之一就是微观、公司层面真的无懈可击
从看模型架构、从架构看需求，微观看半导体每一个赛道，每一个公司都近乎完美。每一个，都越看的细致，越了解深入，越是有自信---- 这就是典型低PE泡沫
Rule of Thumb：当看了几十、上百家公司，每家需求、盈利都真实solid，你就必须质疑这个市场有没有问题
低PE泡沫一样是一个泡沫，只是他不同于2000年。高PE是个预期泡沫，市场会不停设定更高的收益预期，一旦核心公司预期破灭，整体预期立即调整，多米诺骨牌一样一片片倒下。这就好像去年的IGV，市场忽然不给EV/EBITDA估值了
但是低PE泡沫没有这个问题，盈利增长会给你足够信心在稍微下跌之后不断加仓冲进去。毕竟谁能拒绝个位数PE的存储，每年涨价涨盈利，毛利率80%。这个过程中，小跌小买，大跌大买。只要不被切中“命门”市场会非常坚挺。持续性正反馈，好像美梦一样让人不愿醒来，也不相信是做梦（买过p2p的知道我说的什么感觉吧）
不对称反馈：明显的体验是在过去1年中，市场对于宏观负面风险的反馈明显弱于正面利好。此时，并非没有“野蛮人”，而是公司盈利能力的城池固若金汤。不管伊朗危机、油价、通胀、利率、Fed统统能拒之门外。反之，一旦命门被破，所有野蛮人都会杀回来，过去没跌的够的一次性补完
2. 去监管与宏观流动性宽裕：
整个金融体系自从2008年金融海啸之后经历了一轮长期的监管与去杠杆，为了弥补系统性流动性损失美联储对应展开了一轮持续的QE。银行当时平均杠杆x30~x40，后来降低到了x15~20。去年美联储降低了eSLR要求，实质性让银行理论可扩4-5万亿美元资产负债表
其实，4月后银行间流动性泛滥，也加剧了风险资产狂欢，低PE下杠杆入市
流动性是一切之王，流动性泛滥征服一切。如果说疫情期间120b/月是细水长流，现在就是开闸放水。对应过往平衡的QE没有转向QT情况下，直接放任银行去监管，制造大量流动性
但是流动性又如多巴胺，不是快乐分子，而是期待分子
放任之后，现在通胀黏着，Fed其实没有短期降息余地。甚至在危机一旦发生之后，都很难去QE，只有降息手段的Fed面对可能的危机是一个纸老虎。而短期流动性的另一面是，目前半导体、特别是存储中的杠杆已经太高了
3. 群雄并起：He went forth conquering, and to conquer
可能因为TSMC带头不相信AI，半导体行业整体在过去2年没有应对AI需求大规模扩产
后果是，当整个产业面临硅基洪流需求，忽然傻眼。过去半导体产业链主要是为了消费电子设计、定价的。而现在，不但订单忽然拉满，而且需要不停迭代架构
NVDA就从GPU fabless，进步到rack方案解决，再往token factory迈进。每个过程需要的技术、供货商都不同。所有供货商都没有经过如此量产设计。这就好像把一台拖拉机强行拉上高铁，让他以200mile速度奔驰，每个零件都会嗡嗡作响。半导体每个细分行业都缺货，缺产能，提高不够产能
与之伴生的一个问题是：原来卖方市场只有TSMC一个“守门员”控货源、控margin、控价格。原仔汤搓的产业有肉吃，需求方对价格产能有预期，良性发展。今天忽然五亿探长“雷诺”控制不住了，每个“小混混“都能来涨价、收保护费。真正的结果不是半导体都牛叉，而是失控：失控会影响每GW需要投入的成本核算，影响到命脉的预期。会给capex与模型收入会师蒙上阴影
4. 钢丝起舞
AI模型收入预期太满
回顾一下，市场坚信定价Anthropic + OpenAI + Gemini的收入会快速增加让Capex合理。这条命脉的信仰是不能有一点动摇的。哪怕略微的动摇都会导致二级市场剧烈波动
那么，过去GPT 5.0也有模型不及预期，市场质疑scaling law为什么没有让半导体大跌？
首先当时半导体没有像今天这样全面开花，也没有如此高的杠杆；其次，当时hyperscaler的现金流冗余较多，只要他们表示相信，拿钱来capex支持是很容易度过难关的。毕竟一旦他们有钱、继续capex，可见2年NVDA收益确定性高，没有人能顶风做空NVDA的
后来也发生过GPT被Gemini追平，并且导致Orcl持有其大量backlog订单而被做空。不过大总统的好兄弟老Larry敢对wall street说F you，用股权融资也要继续加注。很快， Opus横空出世让人意识到AGI时代已经到了
然而，今年capex已经到了770b，明年要1tril，华尔街是不会看Hyperscaler总营收多少的（道理就跟当时ORCL一样：OAI Anthropic可都是拿了他们投资款的），他们必须看到Anthropic 与OAI的增速持续，这个才是维系整个链条自转下去的核心
与此同时，这个游戏中大厂一直担任AI的监护人角色。但是他们的自由现金流已经变负了。“父母老了，力尽了“，后面的路要靠自己。而且市场满满预期下，对这条路一根筋的执着，不会给“主线”一丝一毫的容错
（你们可以回想NV rack液冷出问题，交换机CPO良率问题，这些小巫见大巫、假以时日一定能解决的问题，市场尚且没有任何容错）
命门在Anthropic：大过，大者过也。栋桡，本末弱也
供应延迟、乃至技术卡壳的问题是腠理之疾；任何模型端的风吹草动才是心腹大患
现在御三家模型的统一问题：算力不够，所以失智
我在自己大量使用模型编程、交易程序部署，多个AWS服务互动过程中发现，Opus4.8实际能力已经远远不如中国模型kimi了。虽然GPT还勉强可堪一用，但是也在逐步降智。市场在用固有软件思维考虑AI, 系统开发成本高、使用成本很低。试用好用将来也就可以稳定保证系统质量。但是AI是一个工厂，模型输出需要成本，饭店吃饭的人多了，厨房做不过来，质量自然变差了
第二个市场固有思维：指数的token需求是没有波动的，也不因质量改变。事实上，虽然我因为模型变蠢多用了很多token。但是我质疑token质量不断下降，token消耗增加的怪异剪刀差可以持久。现在很多公司确实对token使用有KPI考核，很多惯性订阅使用者也会加速使用，但如果算力瓶颈无法解决，我非常担心Anthropic增长曲线会变缓。而且算力问题非一蹴而就，也不是一个新模型能解决的
但是当市场开始意识到这个问题的时候，投资人会质问：
1. 跑不过蒸馏你的，模型花那么多钱训练干嘛？
2. 模型是不是商品化的model commoditize ？
当承载整个AI时代的模型“梦”也将受到质疑，整个盈收逻辑将来能否自我循环跑通将被质疑，所有今天拿了PE估值的半导体都同样会被质疑--- 你是不是周期性的？？
有人会说，失智既然因为算力不够就应该加大投入半导体解决问题
没错！但是钱呢？
如果刨掉OAI 与Anthropic拿到的融资款反哺云厂，他们能有多少净现金流可以继续支持这个投入？这个账对华尔街来说非常好算。当然不排除他们像当时orcl，哪怕融股权也要继续投入，熬过这关。到那时，可能市场的反应就会远远超过去年，假设AMZN Meta如果面临CDS 飙升、负现金流，他能否像老larry一样孤注一掷是不确定的
另外有人会说，OAI收入增加能不能弥补投资人担心。我认为预期如此之满的状况下，因为“比烂”而被替代是很难让人安心的（两军对战关羽被阵斩了，你说还有个张飞？没用的）
同时，我们也要意识到。这个Low PE的泡沫又是非常坚韧的，在没有直击到命门伤到命脉预期之前，几乎无敌。不过，一旦点中死穴就会轰然倒塌
我就业以来也曾看过好几次次纸碎金迷，潮起潮落，没有一次全民疯狂会ends well；
也没有一次梦在其中的人，会想明白这个赛道“怎么输”。最近一次币圈小伙伴熟悉的Defi summer。Uniswap很短时间狂卷几十bil USD，当时觉得取代部分传统金融只是时间问题、多少问题，根本不会想、也想不明白“怎么会输”。然而，如果喝醉酒的人想明白怎么会输，他就不会输了
不管Anthropic模型怎么样，面临什么问题，都不会动摇AI是人类第三次工业革命。AI过程不会受任何危机影响，碾着狂欢者的尸体也会继续前行，直到他替代几亿脑力劳动者
最后评论Low PE泡沫：不要说做空，哪怕踏空，痛苦指数都非常高。回头看看2007年做空subprime的哪些基金，有几个活到了最后狂欢？
牛市踏空都会变成笑柄的环境，我接下去会需要很多Aura力量与专注的力量，去一边看空一边做多。请原谅会减少在推特上消耗自己修为论道了，赠言：
可以喝酒，但是不能喝醉
可以讲故事，但是不能真信
可以跳上party桌子跳舞，但是双眼必须紧紧盯着DJ，他放着音乐跑了，你也得跟着跑
Codex 零基础实战教程，夯爆了！15 种玩法带你速通
https://t.co/0qtZ0boeBs
专为Serenity设计的投研体系
https://t.co/tUFzyLyv8x
未来5-10年的美国大主线只有两个，
一个是科技游戏一个是金融游戏
科技游戏：
- Anthropic, OpenAI, Gemini御三家泡沫带头猛冲
- 顺便带动上下游硬件产业链包括美光闪迪等一系列
- 再往后还能延伸到一些能源基建之类的
- 梦想延伸类包括了给AI造身体（人形机器人产业链）等
对应逻辑也可以去赌一下中国的国产替代和自主可控，上面说的所有的东西在中国找一个对照物。
AI领域再造一套me too & me better（我也能造，我造的更好）
金融游戏：
- Genius法案，稳定币就是美元的新载体，杀死全球绝大多数央行，争夺小国铸币税
- 持有小国货币天天贬值，并且还买不到好的资产，不如直接加入稳定币游戏，给你一个机会去参与全人类最伟大科技产业（给美国接盘）
- 稳定币就是币圈最大创新，没有之一。就是比传统法币在很多方面有10倍甚至100倍的优势。
- 我认为这个游戏的泡沫程度远比AI泡沫小的多，有太多低垂的果实可以捡。
又到了比价格环节：
- Anthropic 1万亿抢破头
- Hype 500亿， 社区歌舞升平，看空的人觉得没有新的退出流动性
- Circle 200亿，段永平刚刚入场，底部上来不到一倍
请为谁归谁便宜
https://t.co/AT61QZk51k
美股AI这轮牛市周期
我来整理一下
现在是沿着产业链再走
看懂的人，已经赚了好几波了
第一波｜半导体
$NVDA
$AMD
$AVGO
$ARM
这波是AI革命的起点
英伟达从低点涨了十几倍
大多数人是看着涨的，没敢上车
这波红利，散户吃到的少
第二波｜存储
$MU
$WDC
$STX
$SNDK
AI要算力，算力要存储
HBM价格涨了60%
产能排到2028年
全市场都知道了
现在追是高位
第三波｜光模块
$AAOI
$LITE
$COHR
$CIEN
$MRVL
这波很多人没反应过来
数据中心之间要传数据，铜缆传不了，只能上光纤
$AAOI一年涨了934%
$LITE一年涨了621%
$COHR一年涨了529%
已经爆了
现在资金在猛攻｜算力和数据中心
$IREN
$CORZ
$WULF
$NBIS
$CRWV
AI数据中心是吞电的怪兽
算力就是这个时代的石油
资金正在扎堆，这是当下最热的方向
下一个轮到谁呢？
这才是真正的问题
① 电力、电网、核电
$VRT
$ETN
$CEG
$SMR
$OKLO
数据中心耗电量每年翻倍。核电这条链还没被市场充分定价
② 网络设备
$ANET
$AVGO
$MRVL
$CSCO
数据中心内部的交换机和网络
钱还没大规模进来，但逻辑很硬
③ 原材料和稀土
$MP
$FCX
$AA
$UUUU
AI硬件的底层原料。 铜、铝、稀土，每一个都是供给瓶颈。 这条线最冷，也可能是下一个最猛的。
④ 机器人
$TSLA
$SYM
$SERV
AI从云端走向物理世界。 现在还早，但方向是确定的
⑤ 国防军工
$KTOS
$AVAV
$LMT
AI加军工，两个最不差钱的叠在一起
这个组合很难不涨
仔细分析提前蹲在下一个方向，等资金来把你抬起来
追涨杀跌的，永远是最后接盘的
我也补几个，我现在只用 3 个网站
每天 5 分钟看完全网热点
1、NewsNow（多平台聚合）
一个页面看完知乎、微博、B站、虎扑、V2EX
不用来回切 App
https://t.co/MsQg0CQsHq
2、今日热榜（类目最全）
除了常规平台，还能看 GitHub Trending、Product Hunt、Hacker News
技术圈和产品圈的热点都在这
https://t.co/WaaCtZ3qcH
3、SoPilot（X 爆帖专用）
只看 X 上的爆款推文
抢前排评论、捕捉舆论动向都靠它
https://t.co/bw1dFF4y1V
这 3 个工具解决了我 80% 的信息焦虑
收藏这条，下次找热点直接打开
一个 Anthropic 前研究员，
把 Claude 的内部用法讲出来了
里面有个点很关键：
很多人用 Claude，
其实在白白浪费一大块推理能力。
就一个很常见的用法问题。
下面这 10 个提示词，
基本就是官方思路。
刷屏全网的于东来座谈会……（完整版)
https://t.co/n2GqI2KV1X
我31岁未婚，独居约10年。如果独居和创业是一场实验，那么下面，是我能总结出的最明显的两个结论：
1、人是完全受生化系统支配的行动体。
2、人是完全受回忆归因支配的行动体。
独居时光里，我曾试图将一些戒律清规贴在墙上，以寻觅我生命中的"完美的一周"。其中包括了每天健身 + 禁欲 + 自己做饭、不点外卖等相关计划。
这难如登天。却被一管小小的药剂轻松实现了。
——没错，有一段时间，我得了急性前列腺炎，吃了一段时间特拉唑嗪。在它的作用期间，我"轻松地奇迹般地"完成了"完美的一周"。当我为自己的自律感到阵阵法喜的时候，才鬼使神差地阅读起特拉唑嗪的说明书来。原来，这一周的清教徒生活，正是它显著降低性欲的"功效"加持下才完成的。
这就是我激素感知和探索路上的小引子。
痊愈停药之后，我的生活再次掺入了从前的混乱。食欲、性欲，在内分泌恢复正常后，再次活灵活现、卷土重来。用一点儿自我道德规训，与人体的生化底层相抗争，几乎就是将草纸投入转动着钢铁齿轮的机器。
沿着生化的线索，我开始在自己身上进行生化实验。首个实验目标，直指多巴胺——这一对人的行为影响最大、最关键的激素。
我与多巴胺似乎有不解之缘，我大学是个化学生。还曾在一次心碎的失恋后，将多巴胺的化学结构式纹在了身上——当时的纹身动机如今看来，中二得令人咋舌：利剑刺穿多巴胺，无人能使我孤单。
经过这几年，我已经成为了多巴胺领域的"民科大神"。
大众科普，错误地将多巴胺与"爽感"标定在一起，但实际上，多巴胺无法直接带来愉悦。或者说，愉悦是个太宽泛的词，反正，多巴胺不负责具体的感官酥麻式的愉悦。
直接注射人造多巴胺，对大脑的影响为0，因为多巴胺大分子无法通过血脑屏障。能造成的，只有心律失常、心肌缺血、严重的濒死焦虑和猝死。
那么，直接把多巴胺注射到脑子里不就行了？
也不行，大脑不是一个可以被“直接投喂化学品”的容器。它内部的精密构造，需要按照特定的时序和逻辑来运转，就像提升CPU的性能，只能靠结构迭代、软件升级，而不是浇灌大电流。
在大脑中，多巴胺，毫秒级释放、毫秒级清除，基本上是一种"信号"的化学化身。那么，这种信号到底是干什么用的？
浓缩成一个词：相信。
但这不全面。
多巴胺的符号对称，或者说复用之美，在于它同时控制"相信与失望"。
那么，恭喜你！看到了这里，请你立刻马上私信我，我赵纯想会立刻向你转账2000元人民币。（前5000点赞之前都有效！）先关闭文章，立刻私信，然后继续看也不迟。
你看，上面这句话，或多或少会诱发你的多巴胺分泌。因为这个"突如其来"的奖励，完全是无厘头的，冷不丁的，完全在你大脑预期之外的。
这就是多巴胺的第一个特性：
奖励，离预期越远、越不可被大脑提前预测，多巴胺的瞬时分泌就越狂野——紧接着，在读完这句话之后，你发现刚才的2000元奖励是一个骗局，此时此刻，你的多巴胺在毫秒级被超量回收，且降低到平均值以下。
可怕的是，无论你是否愿意，我本人的形象，已在你的心中已经一落千丈、不值得再被”相信”。甚至这篇文章你都会越读越烦。因为我骗了你。
——没错，大脑还会将每一次多巴胺的超量的暴跌和上涨依法记录在案。
这些记录在案的一个个条目，构成了你在世界事件总线上的一条条相信与失望。相信，意味着你必然会再次付诸实践，失望则是实践的反面：规避与远离。
人生中，以下，是一些已经被你记录在案的“绝对相信”：
点赞数万的视频(小红心 + 几十W的数值的组合)，多巴胺依据记录，超量分泌——你相信它内容不会太差。
下订单后，外卖员的敲门声，多巴胺依据记录，超量分泌——你相信它是美味将至，而不是FBI来袭。
酒店房间门的初次刷卡声，多巴胺依据记录，超量分泌——你相信里面干净整洁。
工资到账日的工资条通知，多巴胺依据记录，超量分泌——在点开之前，你已相信它是财富的增长而不是亏损。
赌博难以戒除的原因，是某一次巨大的预期之外的超量分泌后的记录在案。
想象你的大脑将一次2000倍盈利的2000倍的超量分泌"不小心"记录在案，这种"2000倍的相信"，有多么凝重、残酷、使人兴奋。多巴胺记录带来的相信，是生化层面的相信，远超法条、伦理、传教信仰的后天相信。
那么反复再赌，反复输，再也无法2000倍超量分泌了，为什么人还是戒不了赌？对不起，这就是大脑系统的"BUG"，它的超量分泌记录，只增不删。
暴跌的失望记录，当然会累积，但那次2000倍的分泌记录，也同时不会被删除。
这就是为什么赌博后期人员，会一边自嘲自己是”赌狗”——去看看那些赌徒采访视频吧，落魄的挂逼仔——一边承认自己是“烂人”，亲口说出“我们这种人的话都不可信，无药可救”，一边又在家人劝阻后的几个月的某个深夜，再次动身出发，相信自己能一发入魂，逆天改命。
因为相信和失望记录并行存在，他们的行为，扭曲且矛盾。
刚才，之所以给BUG添加了引号，是因为这不是真正的BUG，其实，根本就不是BUG，而是一种功能。
正因相信不会被轻易剔除，在重重挫折之中，人类才依然相信冬天来了，春天还会远吗？在外敌入侵的无数惨痛经历下，过往富饶家园的瑰丽与荣光带来的超量分泌，依然为人类注入同仇敌忾的勇气。
人的相信，从生理化学层面，决定了人每天的行为。
想象一个美女，首次靠发社交媒体的擦边图，换来仰慕者巨量的私信甚至转账收入，超预期的巨量巴胺分泌，毫秒间记录在案。她对再拍照、再修图、再发图，就能再赚钱的"相信"，是多么凝重、残酷、使人兴奋。既然相信，她就会一直拍照、一直修图、一直发布，直到天荒地老。
反言之：了解了这套运作机理后，从一个人的行为，逆向分析它的多巴胺记录，是那么轻而易举。在这篇文章之后，你的眼睛就变成了CT仪器。
任意一个陌生人的过往经历，在你的面前，几近透明。只需看他的做事方式，就知道，从前是怎样的做事方式，曾带给他一次超量的分泌。
沿着这一点，我开始阅读大量的论文，并悲观地发现：即便人脑运作机理一致，但从物理发育层面来看，有些人的记录器就是要天生迟钝些，有些人，则灵敏异常。
从多巴胺器质的硬条件，也就是分泌速率和浓度上，有些人，天生非凡，有些人，则在生理数值上有着恐怖的鸿沟。
这和DNA与大脑发育当然有关系。这些底层生化差异，在上层，则涌现为诸如”乐天派"，和天生"悲观派"，这样的个体差异。
这也是为什么，第一代主流抗抑郁药主要调 血清素（5-HT）、去甲肾上腺素（NE）。近 20 年的新药趋势，越来越多开始碰多巴胺系统。因为只调情绪，不调行动，是救不回人的。
多巴胺不是快乐，而是值得去做、可以去做、我愿意去做的前提。可以说一句比较奇怪的真理：抑郁症患者不是真的有多么悲伤、痛苦、煎熬，而是他什么也不相信，什么都觉得没意思，什么也不做。
没有抑郁的人，为了用一个简单的词语来描述这些人，才发明了抑郁这样的词汇而已。
说白了，抑郁症患者的超量分泌表格上，没有记录。
一张空白的超量分泌表格 = 一张空白的每日行动表。
空白的原因有很多，有先天生理层面的（分泌器或者记录器坏了）。有后天遭受痛苦经历暴击的（某一条暴跌记录，负数数值太大了，以至于，使所有超量记录条目的总和都黯然失色了，大脑都吓坏了）。
大脑是个精算师，既然再次付诸行动，将所有超量记录条目都重现一次，都抵不上某次暴跌记录的数值，也就没有必要做出任何行动了。自杀反而成了性价比最高的选择，如同破产清算。
相信，引发行动。
你身边很多行动力超人，不是他们天生信念感卓越，这单纯是一种生理性能碾压。
一丝一毫的超量分泌，都被他的大脑镌刻般记录在案。记得越清晰，相信得越彻底。
穷人家的孩子，小时候的一次偶然的演讲比赛经历，让他收获了班级级别的掌声。相信自己的口才，引发他巨量的行动，乃至走上世界舞台。
而富二代难以成器的真正原因，是从小的家庭氛围中，求生议题少，享乐议题多。残羹冷饭少，亲朋聚会多。早就在天量的夸赞与赞美中长大——学校礼堂上那一点儿掌声，根本无法造成记录在案所必须的”超量”分泌——为我鼓掌，他们应该的。
再次强调，多巴胺超量分泌的前提是，超出预期，意料之外。是突如其来，是冷不丁才行。
马斯克卖掉 PayPal（准确说，是 Xcom 与 Confinity 合并后的 PayPal）。15 亿美元现金的回报（马斯克本人约收获其中的11%），不逊于赌博带来的超量分泌。而这一次的超量分泌记录，同时记录着他对世界模型。
与超量分泌数值同时记录的，还有归因。
——无论对错，人脑会在超量分泌记录的同时，对每一次超量分泌的原因，进行一次归因：
“只要我把一个复杂、摩擦巨大、充满中介的系统，压缩、抽象、简化到最短路径，世界就会为我让路。”
在 PayPal 出现之前，银行转账：慢、贵、跨国几乎不可能。商户收款：需要开户、协议、终端。个人之间：几乎无法“像发邮件一样转钱”。PayPal 把“钱”抽象成一封 email 附件，这在当时是对整个金融秩序的结构性侮辱。
这一次收购案引发的超量分泌、相信与归因，极可能是马斯克此生最早、最强、最干净的一次超量多巴胺记录之一。他后半生，只是在重复同一个多巴胺触发器。
PayPal简化金融系统。
特斯拉，简化中控屏，简化内饰，简化营销渠道（特斯拉全球直销）。
SpaceX，简化航天工业外包链（全部自己制造），简化火箭发动机结构。
就连养孩子，也简化，简化为“集中营”式的庄园内统一教育、统一管理。
地下隧道创业，简化城市道路交通。
做事不从简化系统的角度出发，马斯克也会无从下手。
禁止复制成功的产品，马化腾就无法做决策。
不带着画饼和夸张味道，马云几乎无法演讲。
不让恒大再玩儿债台高筑的囤地贷款超支循环，比杀了许家印还难受。
多巴胺系统，使一个人一生做事只像他自己，不会像其他人。
人的多巴胺记录，就是人生后续行为的模版。市场出身的高管，不会相信算法驱动增长。技术出身的，总以为营销就是买量的游戏。
因SEO而赚过大钱的人，懒得去搞UIUX。库克一生都会把他的供应链管理深深地搞下去，李彦宏梦里抱着的都是竞价排名的女神。
史玉柱到2026年还在迭代他的传奇游戏。
再次强调：多巴胺超量分泌记录系统，使一个人一生做事只像他自己，不会像其他人。那是因为人的一生，都在反反复复地，依据某次超量分泌的“归因”，重复去做同一件事。
永远不会腻。
做这些事，看起来是在追求所谓社会学上的反复成功。但对于大脑来说，它只是在不断生成相似的指令，指引着肉身去重现某次超量分泌。
要想停止这种重复，只有更高的超量分泌被记录才行。
——这就是为什么你只听说过身价几千万的小老板赌博倾家荡产的，没听说过真正的大老板赌博把自己的身家赌没的。因为赌博那种200倍、2000倍的超量分泌，对几千万小皮革厂老板来说，比哼哧哼哧干工厂超量分泌得多。足以使其毕生追寻，换取一次重现。但和上市公司的大老板股权套现的数万倍变现的爽感相比，根本都是毛毛雨。
这也是为什么成功学教程，成功学书籍，对读者来说，100%都是垃圾，因为说教和阅读本身，无法促进超量分泌，没有超量分泌，就没有有效记录，没有有效记录，就不会产生真实的行动。
不是因为你行动力低下。
只要生理器质正常，世界上就没有行动力低下的人。
一旦有了确定性，人人都是行动力的超人，而所谓确定性，就是相信，就是记录在案的超量多巴胺分泌记录，以及其配套的归因。
有诗云：纸上得来终觉浅，欲知此事必躬行。
了解了这些，你几乎就明白了为什么世界上，没有收手的贪官。没有适可而止的烟民。人的大脑，挂着一张超量分泌记录表，对身体发出行动指令：分泌，记录，重复。重复，记录，分泌。
了解了这些，你几乎可以控制任意一个人的行为。给某人设定一个基准工资，然后在他预期之外，冷不丁地，突然地，给予其超量的奖金。
但是瞎给不行，你要在关键的、机不可失的多巴胺记录的黄金时刻，帮助他诧异的大脑进行正确归因。你说，这是因为这个月你的工作效率很高，提高了我们的XXXX。在此之后，他的行为，将不受控制地，潜移默化地，向着XXXX的方向前行。
我们是彻头彻尾的生化行动器——大约从三年前，我开始通过一些生活习惯，来干预并测试我的多巴胺系统。
昼夜节律：你永远不应该低估太阳。地球未在，它已存在。
早晨自然光 = 多巴胺节律校准器。
实验要有对照组。我拉上遮光窗帘工作的一周，提交的代码量是晨间阳光大敞下的70%。
当然，你聪明的大脑还会迷惑性地为拉上窗帘的那一周，做出完美无瑕的解释，什么那一周心情本来就不好啦、就是真的累了呀，之类的，你千万别信。关于大脑的“强迫归因”，和“无论对错必须做出解释，越快越好”的硬编码死设定，我会在后续的文章中分享，那又是一个可爱的故事了。
目标拆分 + 完成庆祝 = 多巴胺手动记录BUG
这回的BUG可不带引号了，它是在你了解这套生化机器运作方式之后的一种黑客行为。没错，如果你渴望巨大的成功，你必须提前学会：频繁地提前庆祝。
预言你已经拥有那一切的样子。庆祝这个动作本身，就是一种强迫地手动记录。
有人管它叫吸引力法则。非生化的文科生的另一种说法罢了。
不少伟大的奥斯卡演员都有过共同的经历，那就是即便自己还是籍籍无名的路人甲，就已经开始在内心为奥斯卡最佳男/女演员的颁奖典礼现场进行获奖感言措辞了。
这种提前的措辞和彩排行为，本身就是一种幻觉强制，是对大脑的heck。让大脑误以为已经成功。
邋里邋遢，站在镜子前，站在窘迫的出租屋里，突然就已经开始发表获奖感言了，所以它符合突如其来，超出预期的特性，多巴胺分泌直接原地升天。
于是会被立刻记录在案。正所谓，先相信，后看见。
另外，你通往成功的行为，会严格受到你提前庆祝时措辞里的理念的约束。那是因为，获奖感言，就是提前归因。而带有措辞的提前庆祝，同时heck了分泌和归因系统。
冷水 = 安全版应激
开始洗冷水澡吧，放心，你感冒不了。冷水会使人陷入最古老的冰原刺激反应，会显著提升你多巴胺系统的敏感程度。毕竟你“欺骗”身体，刚刚从“风雪暴”中活下来，任何一点生活的馈赠，都值得被记录和感恩！
冷水浴当天工作中的任何微小“赢点”，都会让你感到“赢麻了”。容易催生更多的记录。而更多的记录，催动着更频繁和一致的行动。
人生到头来，玩儿的就是一个何时记、怎么记的游戏。
悲观地说，大成功之前，必须有超出预期的小成功作为前提。没有超出预期的小成功，就没有有效记录。没有有效记录，就没有行为的重复。正因它需要“超出预期、远远偏离期待”，才能超量分泌，才能有效记录，所以，小成功无法被预测，大成功就更无法预测。
你只需要在可控的变量上做文章。也就是锤炼多巴胺系统的敏感程度。
阳光，冷水，和庆祝。
获奖感言，提前彩排。
随时随地，为自己振臂高呼，没有理由，没有原因。大脑会自己瞬间归因！
学会为每一桩小事欢呼雀跃
——这就是我送给您的，生化成功学。
https://t.co/2ghAA5aLZB
币圈信息差太深了，说几个鲜为人知的例子
1：国人注册币安可以用身份证开，也可以用护照还可以是驾照，它们是分开的，就是一人多户；
出金同样的道理，支付宝一人可以注册3个独立实名支付宝账户
2：很多KYC打新平台因为合规问题会规避大陆身份，事实很多人都是买/P国外的KYC就可以通过，为了更加安全一点，比方大陆的驾照可以换香港的驾照去KYC，然后香港的又可以换其他国家的驾照，关键是信息是自己，也不担心后期二次刷脸
3：很多人都天都在刷各种信息，就怕错过各种机会，其实现在很多有用的信息基本都是从社区群里一点点发酵出来的，等到上了推特看到基本K线都反应过了，最好的的方式就是购买服务买聚合信息源的信息，既聚焦，节省时间
4：基础建设一劳永逸，看看每天推特流量无非就是各种VPN、国外ID、三件套、开香港卡等,尽快搞定自己的装备，永远不要在这些基础设施建设上不断地耗费注意力
5：深耕自己的赛道才不会随波逐流，也有吃不完的菜，从来没有一直确定的事，学会在不确定性事件中寻找大概率事件，然后不断重复它
还有更深的信息差，暂时不便分享出来，因为它是我的饭碗
完成以上，其实就可以节省一半的时间换来翻倍以上的收益，重要的是去执行，去开始而不是去收藏，看完就划过
2026年 从简单的做起
1：有一个apple 手机
2：有一个香港手机卡
3：有一个apple美国ID
4: 办理一张护照和港澳通行证
5: 办理一个香港银行卡
6：开一个美国券商盈透证券账户
7：运营一个X账户
8：定投一个主流核心资产（QQQ/SPY/BTC/GOLD）
9: 有一个健身运动，有可能在多学习下英语
10：学会用AI深度对话
是的，就这么简单的10件小事，做对，最好，坚持做！
2027年这个时候，你一定会感谢自己的！🏆
🚀 PATimer 正式上线
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经常有朋友问：“离谱，你是怎么设计出那些复杂提示词的？”实话实说，没有什么天赋，我的底气全来自 Google 2024年9月发布的白皮书《Prompt Engineering》。
比如那篇 50万+ 阅读的《豆包手机》爆款文，其实就是用了文档里的“退一步提示”原理：❌ 大多数人只给指令。 ✅ 高手公式：指令 + 目的 + 背景。
哪怕你只学会这一招，AI 的回答质量都能翻倍。我花时间把这份文档精翻了出来，分享给大家。见文末👇
当初这份文档刚发布时，为了吃透它，我用了宝玉老师著名的“三段式翻译提示词”，结合 GPT-4o 把它全篇精翻了一遍。
从那以后，不论是设计新的提示词，还是日常提问，我总是会把这份文档翻出来看。哪怕到现在，依然有一种“常看常新”的感觉。
举个最真实的例子。 大家可能看过我之前那篇 50 万+ 阅读的文章《豆包手机遭全网围剿：微信拒登、淘宝弹窗，大厂们到底在怕什么？》。
很多人好奇我是如何挖掘深度的。其实秘诀就在这份文档里提到的“退一步提示”。
❌ 大多数人的提问：直接下达指令，这样模型往往只能就题论题。
✅ 我的提问公式：指令 + 目的 + 背景。
如下图所示：
这就是“退一步提示”的原理：
“当你编写提示词时，实际上是在设定场景。如果你提供了背景（为什么做）和目的（为了什么），就相当于引导模型思考更宏观的语境，从而激活它内部参数中更深层的知识路径。”
不仅如此，我现在还有一个偷懒但极高效的习惯：
每次设计新 Prompt 时，我会直接把这份《提示词工程全指南》上传给 AI，把它作为“教科书”投喂给模型，让 AI 依据这份文档来指导我设计提示词。
用魔法打败魔法，效果出奇的好。如下图所示：
现在，我把自己精翻并反复校对的版本分享给大家。如下图所示：
真心建议各位朋友，不要只是收藏。找个安静的时间认真读一读，根据自己的工作场景反复映照。哪怕只看懂了其中的思维链或少样本提示，绝对受益无穷。
获取方式：关注我的公众号[稀有学生]，后台回复：【提示词工程】即可获取。如下图所示：
![LipuAIX's tweet photo. 经常有朋友问：“离谱，你是怎么设计出那些复杂提示词的？”实话实说，没有什么天赋，我的底气全来自 Google 2024年9月发布的白皮书《Prompt Engineering》。
比如那篇 50万+ 阅读的《豆包手机》爆款文，其实就是用了文档里的“退一步提示”原理：❌ 大多数人只给指令。 ✅ 高手公式：指令 + 目的 + 背景。
哪怕你只学会这一招，AI 的回答质量都能翻倍。我花时间把这份文档精翻了出来，分享给大家。见文末👇
当初这份文档刚发布时，为了吃透它，我用了宝玉老师著名的“三段式翻译提示词”，结合 GPT-4o 把它全篇精翻了一遍。
从那以后，不论是设计新的提示词，还是日常提问，我总是会把这份文档翻出来看。哪怕到现在，依然有一种“常看常新”的感觉。
举个最真实的例子。 大家可能看过我之前那篇 50 万+ 阅读的文章《豆包手机遭全网围剿：微信拒登、淘宝弹窗，大厂们到底在怕什么？》。
很多人好奇我是如何挖掘深度的。其实秘诀就在这份文档里提到的“退一步提示”。
❌ 大多数人的提问：直接下达指令，这样模型往往只能就题论题。
✅ 我的提问公式：指令 + 目的 + 背景。
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这就是“退一步提示”的原理：
“当你编写提示词时，实际上是在设定场景。如果你提供了背景（为什么做）和目的（为了什么），就相当于引导模型思考更宏观的语境，从而激活它内部参数中更深层的知识路径。”
不仅如此，我现在还有一个偷懒但极高效的习惯：
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🍌 nano banana pro prompt (with gemini)
Dynamically generate a current weather card based on a given city name.
--- prompt ---
Present a clear, 45° top-down view of a vertical (9:16) isometric miniature 3D cartoon scene, highlighting iconic landmarks centered in the composition to showcase precise and delicate modeling.
The scene features soft, refined textures with realistic PBR materials and gentle, lifelike lighting and shadow effects. Weather elements are creatively integrated into the urban architecture, establishing a dynamic interaction between the city's landscape and atmospheric conditions, creating an immersive weather ambiance.
Use a clean, unified composition with minimalistic aesthetics and a soft, solid-colored background that highlights the main content. The overall visual style is fresh and soothing.
Display a prominent weather icon at the top-center, with the date (x-small text) and temperature range (medium text) beneath it. The city name (large text) is positioned directly above the weather icon. The weather information has no background and can subtly overlap with the buildings.
The text should match the input city's native language.
Please retrieve current weather conditions for the specified city before rendering.
City name:【上海】
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