用AI别再只会说“帮我写一篇文章”了,这10套AI关键词模板直接复制就能用
文章指出了用户在使用AI时常因提问模糊而得到无效结果的问题,强调了结构化提示词的重要性。作者提供了10套涵盖写作、分析、编程、策划等高频场景的万能提示词模板,指导用户通过明确角色、背景、任务和要求来获取高质量、可直接使用的AI输出。
文章指出了用户在使用AI时常因提问模糊而得到无效结果的问题,强调了结构化提示词的重要性。作者提供了10套涵盖写作、分析、编程、策划等高频场景的万能提示词模板,指导用户通过明确角色、背景、任务和要求来获取高质量、可直接使用的AI输出。
文章提供了10套覆盖常用办公和创作场景的高质量提示词模板,直接复制即可落地使用,实操性极强,结构清晰易读,且符合当前时间节点的时效性。
本文指出AI使用中的痛点:由于AI不认识用户,导致输出内容千篇一律或缺乏针对性。文章提出比学习工作流更优先的事项是构建一份“个人说明书”。作者详细介绍了利用ChatGPT、Claude、豆包等聊天软件的记忆功能和自定义指令,以及Claude Code、Codex等Coding Agent的配置文件(如CLAUDE.md),来让AI“记住”用户身份、偏好和协作规则。通过10分钟的简单配置,AI能写出符合用户风格的文案并提供贴切的生活建议,从而极大提升AI的使用效能。
文章提出了“上下文工程”的概念,认为它比单纯的提示词工程更能决定 AI 的输出质量。作者将 LLM 比作 CPU,将上下文窗口比作 RAM,而用户则是操作系统。文章提供了 15 个可直接复制粘贴的实用模板,分为身份设定、任务指令和上下文控制三个部分,旨在帮助用户通过预设背景、品牌语调和工作规则,无需代码即可显著提升 ChatGPT、Claude 等模型的输出质量。
文章指出 AI 视频创作的差距不在生成能力,而在导演思维。作者提出'导演四阶段循环'框架:简报、分镜、生成、审片与剪辑。核心观点包括:人的工作重心是定方向、验收和拒绝;先写导演简报再生成,先出低清再升高清;建立可量化的拒收标准并记录每次拒收原因,回写到上游简报和分镜。长期积累的审片记录将形成个人风格资料库,成为模型换代也带走的竞争优势。文章还引用了 @anabology 用 Claude 18 小时制作短片的案例加以佐证。
文章指出 ChatGPT 输出质量差往往是提示词写得不好导致的,并总结了 9 个实用的提示词框架:RACE(角色-行动-背景-期望)、RISE(角色-识别-步骤-期望)、STAR(情境-任务-行动-结果)、SOAP、CLEAR、PASTOR、FAB、5W1H 和 GROW。每个框架通过明确角色设定、任务描述、背景信息和期望输出,帮助用户获得专家级的 AI 回答,适用于文案写作、问题解决、产品介绍、目标管理等多种场景。
作者认为市面上教写标题的黄金公式和蒸馏大V标题的做法方向都是错的。核心问题是:用户输入的原始内容本身就缺乏吸引力,仅靠事后润色标题,要么无人点击,要么沦为标题党。正确流程是在正文完成甚至开始之前就思考标题:AI 应引导用户说出写作意图和素材,发散出吸引人的角度(即恩特曼的'框架'或修辞学的'争点'),再在变现目标、用户能力和流量层级三者间找平衡。一旦平衡点确定,标题、封面、开头和内容方向便自然解锁。好标题应是内容本身更吸引人的副产品。作者近期将开源一个同时写封面、标题和开头的 skill。