EPISODE 05 · How to talk to AI · 2026.05.17

prompt 不是咒语，
是规格说明。

这是一场关于"怎么跟 AI 说话"的讲座。
但更准确地说——是教你别再找那句"神奇咒语"。

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AGENT 101 SERIES · EP 05 · 不画饼版
§ 01 · 先拆词

"prompt"在三种人嘴里，也不是同一件事

和 EP01 拆"Agent"一样，"prompt"这个词也被用滥了。有人当它是咒语，有人当它是商品， 只有一种用法去掉会丢信息：它是一份你写给机器、让它能照着干活的规格说明。

  • 用法 · 01 · 找咒语的人

    prompt = 一句神奇咒语

    "有没有一句话能让 AI 变得超强？"——这种用法把 prompt 想象成魔法口令，以为存在某个隐藏开关。其实没有。同样一句"咒语"，在不同上下文里产出天差地别。追咒语的人，永远在找下一句，从不去想清楚自己到底要什么。

  • 用法 · 02 · 卖大礼包的人

    prompt = 一件商品

    "1000 个高效 prompt 只要 99"——这是 EP01 讲过的安慰剂。prompt 高度个人化，为别人的工作流写的 prompt，在你这里效率不到 5%。这种用法把 prompt 当成可以批发的标准件，恰恰说明卖家不懂 prompt 是什么。

  • 用法 · 03 · 真正在用的人

    prompt = 一份规格说明

    这是唯一去掉会丢信息的用法。它指的是：你把"要做什么、给什么上下文、什么约束、要什么格式、怎么算对"写清楚，交给机器执行。这跟工程师写一份需求文档是同一件事——会写规格的人，不需要咒语。

§ 02 · 审计你的请求

"帮我写个 XX"是空转词

你对 AI 说的大部分话，都是这一类：帮我写个文案、帮我分析一下、帮我润色润色。 它听起来像个任务，但过不了三个最简单的检查。过不了，AI 给的就只能是平庸的中间值。

  • 请求测试 · 01

    你给它的上下文，够它做对这件事吗？

    "帮我写封邮件"——给谁？什么关系？想达成什么？AI 不知道你脑子里的背景。它产出平庸，多半不是它笨，是你把它当算命的，只给了半句话。上下文的信息量，决定产出的上限。

  • 请求测试 · 02

    你说得清"什么样算做对了"吗？

    "帮我润色"——润成什么样算好？更正式？更短？更有说服力？如果你自己都没有验收标准，AI 只能猜一个"平均的好"。没有验收标准的请求，拿回的永远是安全但平庸的答案。

  • 请求测试 · 03

    不满意时，你能说清"哪里不对"吗？

    这是最关键的一条。第一版不满意很正常——但你能不能指出"太啰嗦/语气不对/漏了 X"，让它精准改？如果你只会说"再改改"，那不是 AI 不行，是你没把要求想清楚。与 AI 沟通的核心技能，是给精准反馈的能力。

看出区别了吗？前一句让 AI 猜，后一句让 AI 执行——有角色、有背景、有目标、有约束、有格式。 好 prompt 不是更长，是更像一份能被照着干的规格。

§ 03 · 拆完词之后

"找咒语"和"写规格"，是两种完全不同的沟通

同样用着同一个模型，两种人拿到的产出差一个档次。区别不在用了哪句神句， 在脑子里装的是"碰运气找咒语"还是"写清楚一份规格"。这一节是这一讲唯一的对照。

找咒语的人 · 你可能正在做的

碰运气，靠神句

到处抄"万能 prompt"，不行就再换一句，从不想自己要什么。

  • 收藏一堆"神级 prompt"模板
  • 一句话甩过去，期待奇迹
  • 不满意就说"再改改 / 不对"
  • 产出质量全凭运气，时好时坏
写规格的人 · 你今天要变成的

给清楚，靠规格

把要求写成角色+背景+目标+约束+格式，再迭代式地给精准反馈。

  • 先想清楚"什么算对"再开口
  • 给足上下文，让 AI 有的放矢
  • 不满意能指出"哪里、为什么"
  • 产出稳定可控，可被验收
§ 04 · 一份规格怎么写

四步：上下文 → 拆解 → 给例子 → 要可验证产出

所有"一次就到位"的 prompt，背后都是这四步在转。不是要你写很长，是要你写全这四样。 缺上下文就跑偏，缺验收标准就平庸——记住这四步，你就知道一个 prompt 为什么不好用。

SPEC PROMPT 上下文 CONTEXT 拆解 DECOMPOSE 给例子 EXAMPLES 验收 VERIFY
  • 01

    上下文CONTEXT

    告诉它：你是谁、它扮演谁、背景是什么、目标是什么。AI 不读心，你给的背景信息量，直接决定它产出的上限。多数平庸答案，是因为你只给了任务、没给上下文。

  • 02

    拆解DECOMPOSE

    复杂任务别一句话甩过去。拆成几步、或让它"先想再做"（先列大纲/思路，你确认后再写）。一步到位的大任务，最容易跑偏；拆开后每步都可控。

  • 03

    给例子EXAMPLES

    一个好例子胜过一百句形容。想要什么语气、什么格式，给它一两个样例（few-shot）。"照着这个写"比"写得专业点"精准得多——例子是你和 AI 之间最省事的对齐方式。

  • 04

    验收VERIFY

    要一个你能验证对错的产出，并给出验收标准。然后看结果、给精准反馈、再迭代。把它当"调试"：第一版是草稿，你的精准反馈才是把它逼到位的关键。

§ 05 · 提问范式

不同的活，要用不同的问法

"通用万能 prompt"是个幻觉。改写、头脑风暴、分析、写代码——这四类活的最优问法完全不同。 下面每一类给一条最小范式 + 一个对照，记住范式，具体内容随时替换。

  • 范式 · 01 · 改写 / 润色 · REWRITE "再改改" → 一次到位

    改写类：给"目标语气"+一个例子，别给"润色一下"

    反共识：改写最容易翻车，因为"好"太主观。 别说"润色"，说清"往哪个方向改"——更短/更正式/更有说服力——并给一个你认可的样例当锚。方向 + 例子，AI 才知道往哪走。

    PATTERN改写范式
    ①原文[贴上你要改的文字]
    ②方向更简洁 / 更专业 / 更口语 · 选具体的
    ③锚例"语气照这段：[一个你认可的样例]"
    ④约束字数 / 保留要点 / 不要的东西
    反馈"第 2 句太硬，其余保留" — 指哪打哪
    给方向不给"润色" 一个锚例 精准反馈
  • 范式 · 02 · 头脑风暴 · BRAINSTORM 平庸 5 条 → 可用 1 条

    发散类：要"数量+维度+敢出格"，别要"给点建议"

    反共识：直接问"给点建议"，拿回的永远是最安全的平均值。 发散时反过来用：要它一次给 20 个、从不同维度、允许极端和离谱。先要广度，再让它自评筛出最值得深挖的 3 个。

    PATTERN头脑风暴范式
    ①数量"给我 20 个，不要只给 3 个"
    ②维度"从成本/人群/渠道/反常识 4 个角度各出几个"
    ③放开"允许极端和看似离谱的想法"
    ④收敛"再自评，挑 3 个最值得深挖的，说理由"
    要点先广后窄 · 别让它一上来就替你判断
    先要数量 指定维度 后让它收敛
  • 范式 · 03 · 分析 / 判断 · ANALYZE 附和你 → 真帮你想

    分析类：让它"先想再答"+给出反方，别让它附和你

    反共识：AI 默认会顺着你说，你问"这样行不行"它多半说"行"。 分析时要逼它独立思考：先列推理过程再给结论、必须给出反方观点、明确指出它不确定的地方。你要的是第二个大脑，不是回音壁。

    PATTERN分析范式
    ①先想"先一步步推理，再给结论"
    ②反方"给出最强的反对意见 + 它的依据"
    ③不确定"明确标出你不确定 / 缺数据的地方"
    ④别附和"不要因为我倾向某个答案就迁就我"
    要点把它当对手盘 · 而不是夸夸群
    先推理后结论 强制反方 标注不确定
  • 范式 · 04 · 写代码 / 执行 · BUILD 能跑但是错 → 可验证

    执行类：给"可验证的成功标准"，别只说"写个脚本"

    反共识：代码/执行类任务，"看起来对"最坑。 关键是给一个机器能验证的成功标准——输入输出例子、要通过的测试、边界情况。让它先说方案你确认、再写、再自测。可验证，才能信任。

    PATTERN执行范式
    ①目标"输入是 X，期望输出是 Y"（给例子）
    ②先方案"先讲思路和取舍，我确认后再写"
    ③验证"附上测试 / 自己跑一遍证明对"
    ④边界"处理空值 / 异常 / 极端输入"
    要点没有验收标准的代码 · 等于没写
    给输入输出例子 先方案后实现 要求自测
§ 06 · 今晚能跑

三个模板——今晚存进去，明天就在用

光懂"写规格"没用，得有几个你自己的模板随手就能调。下面三个今晚就能存—— 不是别人的"神级 prompt"，是按你的活定制的规格骨架。存好，明天第一次用就省事。

DEMO · 01 5 分钟存 · 每次省 10 分钟

建一个"规格骨架"，所有请求都套它

把"角色 + 背景 + 目标 + 约束 + 格式"做成一个填空模板，存进记事本或快捷指令。以后任何认真的请求，照着填，5 个空填完，一份规格就成了。

  • 把下面的骨架存进备忘录 / Raycast 片段
  • 每次认真的请求，照着填 5 个空
  • 填不出"目标/验收"，说明你自己还没想清
  • 用顺了，骨架会内化成你的默认问法
  • 这一个习惯，顶 1000 条抄来的 prompt
规格骨架 · 通用模板
角色：你是 ___（让它进入对的视角）
背景：___（它不知道、但做对这事必须知道的）
目标：___（要达成什么，一句话）
约束：___（字数 / 口吻 / 不要什么）
格式：___（要它怎么交付）
DEMO · 02 10 分钟搭 · 反复复用

把你最常做的活，写进一个 Project 指令

你不必每次都贴规格。把一类高频活的"角色+背景+风格+验收标准"一次写进 Claude Project 指令，以后只给本次原料，规格已经常驻。这是规格的"固化"。

  • 挑一类你每周做 3+ 次的沟通（如写客户回复）
  • 新建 Project，把固定的规格写进 Instructions
  • 放 1–2 个你认可的成品当"锚例"
  • 以后只丢本次原料，它已知道你的标准
  • 不满意就回去补一条规格——指令越用越准
claude project · 客户回复助手 · instructions
角色资深客户成功经理
口吻专业、温暖、不卑不亢（见锚例）
必做先共情 → 给方案 → 给低门槛下一步
不要套话开头、过度道歉、超过 150 字
✓ 规格已常驻 · 以后只给原料
DEMO · 03 每次对话 · 2 分钟

学会"调试 prompt"：让 AI 帮你把要求问清楚

最反直觉、也最有用的一招：当你自己都没完全想清要什么，别硬写规格——让 AI 先反问你。它问、你答，几轮下来，规格就被你们一起逼清楚了。

  • 开口先说："在动手前，先问我 5 个最关键的问题"
  • 认真回答它的反问——这些就是你缺的上下文
  • 让它把你的回答整理成一份完整规格
  • 确认规格无误，再让它正式产出
  • 这套"先问后做"，对复杂任务尤其值钱
claude · 让它先反问
你帮我写产品发布文案。动手前先问我 5 个关键问题。
CLAUDE好，在写之前我需要知道：
1. 面向谁？老用户还是新用户？
2. 这次最想让人记住的一个点？
3. 发在哪？长度和口吻限制？
▌ 你答完 → 它整理成规格 → 再开写
§ 07 · 接下来 90 天

从背咒语到会写规格

这条 90 天路径不承诺你背下多少神句，它给你四个具体动作，每个都带一个明确的失败信号。 某一周的失败信号亮了，就回上一周，别往前冲。

  • WEEK 1 – 2 · 戒掉甩一句话

    每个认真请求，都补上"上下文 + 目标"

    这两周强制自己：任何稍微重要的请求，都不许只甩一句话，至少补上背景和"什么算对"。失败信号：你还是习惯性地一句话丢过去。怎么办：把 §06 的规格骨架贴在输入框旁边，照着填。

  • WEEK 3 – 4 · 练精准反馈

    不满意时，逼自己说清"哪里、为什么"

    这两周专练第一版不满意后的反馈：不许说"再改改"，必须指出具体哪句、为什么、想要什么。失败信号：你还在用"不对/重写"打发。怎么办：先停下来，自己想清验收标准，再开口。

  • WEEK 5 – 8 · 固化高频规格

    把 2–3 类常做的活写成 Project 指令

    挑 2–3 类高频沟通，把规格写进 Claude Project / 自定义指令，常驻你的标准和锚例。失败信号：你每次还在从零写规格。怎么办：这类活还不够稳定，先选最重复的一类固化。

  • WEEK 9 – 12 · 学会让它反问

    复杂任务，先让 AI 帮你把要求问清楚

    遇到自己都没想清的复杂任务，改用"先问后做"：让它反问、你答、它整理成规格再执行。失败信号：你还是想清楚之前就硬写一长串。怎么办：承认"没想清"本身就是信息，把澄清这一步交给对话。

90 天后你应该能回答这个问题："上一次 AI 给我平庸答案，我能不能立刻说清是我哪份规格没写到位？"—— 能答上来，你就从"背咒语"毕业成"会写规格"了。答不上来，你这 90 天只是又抄了一堆模板，没练成沟通这门真本事。

Real Agent Use Cases

没有神奇咒语，只有写清楚的规格

你抄的"神级 prompt"，换个场景就失灵。但"会把要求写清楚"这个能力，跟你一辈子、对任何模型都管用。
「执行的价值永远被低估」——今晚不存下第一个规格模板，明天还是甩一句话。这不是激励，是观察事实。

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