夜雨聆风
AI提示词公益课堂【第6集】
前情回顾
上一集里，我们向叶老师学习了运用红蓝对抗法，让AI从不同维度验证结论、开阔思路、增强全局观；学习了用“逆向工程法”来“取其精华”—提炼好文案的核心，让我们的产出也能在此基础上，更上一层楼；还学习了必须告诉AI你需要的输出格式、输出字段，且可以直接给AI格式样例，让产出更高效。在这一集的三个进阶技巧中，让我们一起沉浸式体验叶老师的高阶技巧：给AI配一个“质检员车间”；给AI一把“剪刀”，剪掉废话和黑话；给AI输出装上“导航仪”。
技巧14：递归优化法：给AI配一个“质检员车间”
该方法是给AI 配备 “质检员车间”，让AI 按初稿生成、评审打分、缺陷清单、修订输出的流程完成工作，将黑箱思考转化为可检查的白箱流程，适用于觉得AI 输出不够好但说不出问题的场景。通过让 AI 先产出初稿搭建讨论原型，再切换苛刻身份评审，把模糊感受转化为具体问题，将缺陷分级后针对性修改，最终输出可直接使用的终稿，能帮用户建立质量标准和迭代流程的能力。
【工作场景举例】
第一步：初稿，先向AI输入——
B（背景）：这是我在写一篇关于专题研讨会回顾的微信推文，要通过单位官微头条发布，总部的领导要求内容务必准确、规范。
R（角色）：你是外企公关宣传方面的编辑专家，熟悉市场趋势、话题热度、擅长风险把控和舆情关注。
T（任务）：将以下文案改写成符合市场规范且能吸引眼球的文稿（附原文）。
第二步：评审，再向AI输入——
现在，你变成一位严格的文案审稿人。对上面的改写进行评审，检查以下内容规范：
- 引用格式：是否符合微信文案宣传格式？
- 逻辑连贯：段落之间是否有清晰的逻辑衔接？
- 专业用语：是否有口语化表达？
- 论证深度：是否只是报流水账，没有行业洞察分析？
列出所有问题，按"必须修改"和"建议优化"分类。
第三步：修订，最终向AI输入——
基于审稿意见，输出最终版官微文案。在文末附一个"修改对照表"，列出：原问题 → 修改方式 → 修改后文本。
技巧 15：负面框架精确化 —— 给 AI 一把“剪刀”，剪掉废话和黑话
这是一种 AI 提示词优化方法，核心是通过明确的负面指令，砍掉 AI 默认输出中的套话、黑话和正确废话，让输出精准切中要害。它适用于所有 AI 输出存在空话套话的场景。在输入BRTR结构的提示词时，在R（要求）的部分，可列出禁止词汇、避免行为、替代要求、风格约束四个要素，给 AI 明确的 “裁剪说明书”，从底层压缩 AI 的生成概率空间，使其从 “讨好型话痨” 切换成 “精准狙击手”，同时这个过程也是梳理自身真实表达偏好、锻炼精准表达能力的过程。
技巧16：上下文摘要先行：给AI输出装上“导航仪”
这是给阅读理解装“导航仪” 的方法，适用于处理长文本后 AI 回答片面或遗漏重点的场景。拿到长文本后先让AI 做结构化摘要提取，再基于摘要提问，通过指定摘要格式、提取维度、层级结构，提前规划追问路径，让AI 先呈现全局信息视图，再精准定位内容，本质是训练用户的信息架构能力，帮助用户在海量信息中先结构化再分析。
【生活场景举例】将以下提到的两步一起发给AI:
第一步：结构化摘要，向AI输入——
B（背景）：我正在审核一份房屋买卖合同及补充协议，需要确保任何对我不利的条款我都要知道。
R（角色）：你是房产法务助理，擅长从合同文本中提取关键条款和风险点。
T（任务）：先不做风险评估，只提取合同结构化摘要。
R（要求）：用Markdown表格输出，按以下维度提取：
- 合同主体：买卖双方信息、房产地址、面积
- 价格条款：总价、付款方式、付款时间节点
- 交付条款：交房日期、交房标准、延期责任
- 违约条款：双方违约责任、违约金比例
- 补充协议：所有补充条款逐条列出，千万不要遗漏
- 争议解决：管辖法院、仲裁条款
每个维度一行，条款原文用引号标注，页码标注在括号内。补充协议单独成表，不要和主合同混在一起。
第二步：基于摘要追问，同时向AI输入——
摘要完成后，我会追问：
1. 补充协议第3条"装修标准变更"中，什么情况下开发商可以单方面变更？
2. 延期交房责任里，免责条款有哪些（如不可抗力定义）？
3. 合同中有没有"霸王条款"——明显偏向卖方的条款？
进阶技巧的核心价值
这些AI提示词进阶技巧都跳出了简单指令式的 AI 交互逻辑，通过构建标准化流程，将用户对AI 的模糊需求转化为可落地、可追溯的操作步骤，帮助用户从 “被动接受AI 输出” 转向 “主动控制AI 生产”。欲进一步学习本集提示词技巧，可聆听叶老师的B站公益课堂：https://b23.tv/NTMEm22。
English Translation
This is Episode 6 of the public welfare course on AI prompts, introducing three advanced prompt techniques.
1. Recursive optimization: Follow the process of draft writing, review and revision. Let AI act as an inspector to categorize text flaws and revise with comparison tables, suitable for high-standard official WeChat articles.
2. Precise negative framing: Add negative constraints to remove empty words, jargon and redundant content for concise, targeted outputs, and clarify personal expression preferences.
3. Prior contextual summary: Extract structured summaries from long texts first to build an overall information framework before targeted inquiries, preventing incomplete analysis, illustrated by housing contract review.
These techniques transcend simple command interaction. Standardized procedures control output quality, enabling users to take initiative in AI content generation.
