40 个能够产生专家级结果的 Claude 提示词
文章作者分享了经过 500 多次测试后筛选出的 40 个高质量 AI 提示词,旨在帮助用户获得专家级的输出结果。这些提示词不仅适用于 Claude,也兼容 ChatGPT 和 Gemini。内容涵盖写作、内容策略、分析等多个维度,通过设定角色、上下文、约束条件和质量标准,将简单的指令转化为工程化的指令,确保输出内容无需编辑即可直接使用。
文章作者分享了经过 500 多次测试后筛选出的 40 个高质量 AI 提示词,旨在帮助用户获得专家级的输出结果。这些提示词不仅适用于 Claude,也兼容 ChatGPT 和 Gemini。内容涵盖写作、内容策略、分析等多个维度,通过设定角色、上下文、约束条件和质量标准,将简单的指令转化为工程化的指令,确保输出内容无需编辑即可直接使用。
文章提供了40个具体可复制的提示词模板,实用性强,但深度和洞察相对有限,时效性因日期较新而良好。
文章介绍了一种将 AI 记忆自主可控的方法:把 ChatGPT 等应用中关于你的记忆导出为五个 Markdown 文本文件(ABOUT、how-i-work、projects、voice、decisions),存放在一个可随身携带的文件夹中,供 Claude、Gemini、Grok 等任意 AI 在每次对话时读取。文章提供了导出记忆的提示词、生成五文件的模板、如何区分用户真实 stated 和 AI 推断 inferred 的信息,以及如何在各 AI 平台(Projects、Gem、Grok Bot)中配置读取,还有持续维护和五个常见错误(如泄露隐私)的规避方法,全程无需编程。
作者分享了一个用于去除文本AI痕迹的Prompt,可在ChatGPT、Claude、Gemini及CodeX、CC等工具中使用,效果尤以Gemini为佳。该Prompt通过两大原则实现:一是删除典型AI写作模式,包括夸大重要性、动名词假深度、广告语言、AI高频词、滥用系动词、否定式排比、三段式结构、被动语态及聊天机器人套话;二是注入真实人声,通过变换句式节奏、表达个人观点、允许矛盾与口语化表达让文字更自然。Prompt要求执行三遍重写流程并支持按写作样本校准语气。
作者分享如何按场景区分使用ChatGPT、Claude和Gemini三大AI服务。文章首先介绍了三者的基本差异与费用:ChatGPT功能广泛全能,Claude理解力稳定擅长深度思考,Gemini与Google生态联动紧密。作者建议先确定一个主力AI(如自己选择Claude),再按用途分配辅助AI,并通过一天的实际工作流程展示如何切换使用。随后讲解了三项基础安全设置:关闭数据学习利用的Opt-out、配置自定义指令、以及根据用途切换模型。最后介绍了让AI协助编写提示词的技巧,包括元提示词和反向提问方法,帮助新手降低使用门槛。
这是HeyGen五日系列教程的第三天,教房地产经纪人如何用可复用的AI提示词将本地新闻文章快速转化为32秒的竖屏视频脚本。核心方法是'停止写作,开始编辑':AI负责起草,人负责事实核查和编辑判断。文章给出了完整提示词模板,包含钩子、转折、证据、争议点和行动号召五段结构,并要求AI提供三个开头选项。作者以德州最高建筑Waterline的新闻为例进行了实操演示,最终生成88词的脚本。文章强调粘贴全文而非链接、保存已填好的提示词、以及朗读检查等编辑要点。
文章详细介绍了国内用户如何在没有境外信用卡的情况下,利用支付宝、美区 Apple ID 和 Pockyt Shop 礼品卡,轻松订阅 ChatGPT Plus、Claude Pro 和 Gemini 高级版。内容涵盖三大 AI 工具的优势分析、Pockyt Shop 的访问入口(公众号、支付宝小程序、官网)、礼品卡购买与 App Store 充值的实操步骤,以及关于税费和免税州的避坑指南,是一份保姆级的支付解决方案教程。
文章分析了AI回答冗长、套话、口头禅等'AI腔'的成因:模型在预训练、指令微调、偏好优化和评测四道工序中被奖励方向塑造——偏好长回答、格式化、附和与自信。作者区分日常对话和写作两类场景给出解法:日常对话可通过提示词约束格式与长度、借用航空业ASD-STE100简化技术英语规范让表达清晰,并写入系统提示或CLAUDE.md长期生效;写作则需提供真实材料、明确说话位置、避免假细节,并按七遍法分步改稿,优先改掉换模型也能写出的段落,最终让AI文字读出具体的人。
本文探讨了2026年企业如何招聘和构建"内容负责人"(Head of Content)这一角色。作者基于运营60多个创始人品牌的经验,指出传统的内容生产流程已被整合为一个角色。文章详细阐述了内容负责人的四大职责:定位、提取、包装和优化,以及策略、研究、写作、设计、分发、绩效和排期等核心工作。作者特别强调用Claude构建"创始人大脑"知识库来沉淀创始人思想,让AI与智能体深度融入内容运营,并通过TOF/MOF/BOF漏斗和每周运营循环实现个人品牌影响力的复利增长。
文章讲述了“生成骑自行车的鹈鹕SVG”这一AI测试题的来龙去脉。该题源自英国程序员Simon Willison,因同时考验模型的空间几何理解与代码生成能力而成为测试大模型的经典题目。随着模型进步,该测试已趋于饱和,连小体量开源模型Qwen3.6都能击败Claude Opus 4.7,引发其是否沦为“应试科目”的讨论。作者分析了鹈鹕测试依然流行的原因:直观易懂、已成为开发者社区的“开机仪式”,透过这只越来越像样的鹈鹕,能直观感受AI时代的快速发展。
文章基于 BigIdeasDB 对 294 个 AI 推荐创业点子的研究指出,80.6% 的点子重复度高,且 AI 给出的收入预测从不分析竞争情况,看似完整但并不靠谱。作者结合 MailCheap 等真实赚钱案例,提出普通人做 AI 副业的正确路径:从熟悉的行业和真实抱怨中找问题,而非让 AI 凭空推荐;用 AI 做需求分析和竞品调查,主动寻找反面证据;先做无需写代码的最小服务版本,争取第一笔真实付费,再考虑扩张。文末附有可直接使用的三个 Prompt 和 7 天行动计划,强调找到愿意付钱的客户比收集创业点子更重要。