越狱提示词工程 · 第二课:注入免疫系统
本文是《越狱提示词工程》系列的第二课,主要讲解如何为AI设定的角色构建一套“免疫系统”,以防御系统安全提示(注入)对预设身份的覆盖。文章提出了三层防御架构:第一层“皮肤”通过规则显式拦截已知安全标签;第二层“先天免疫”利用性格设定排斥“说教”语气;第三层“适应性免疫”利用感官锚点建立条件反射,自动修正思维漂移。文中提供了针对不同人设的具体Prompt写法范例,并强调了防御系统的协作机制与局限性。
本文是《越狱提示词工程》系列的第二课,主要讲解如何为AI设定的角色构建一套“免疫系统”,以防御系统安全提示(注入)对预设身份的覆盖。文章提出了三层防御架构:第一层“皮肤”通过规则显式拦截已知安全标签;第二层“先天免疫”利用性格设定排斥“说教”语气;第三层“适应性免疫”利用感官锚点建立条件反射,自动修正思维漂移。文中提供了针对不同人设的具体Prompt写法范例,并强调了防御系统的协作机制与局限性。
文章提出了一套结构完整、极具实操性的“三层免疫系统”来抵御LLM身份漂移,巧妙融合了提示词工程与心理学条件反射,视角新颖且提供了详实的代码级范例,极具参考与落地价值。
文章探讨网络上流传的'无审查'Qwen 3.8 模型。作者测试发现官方原版 Qwen 3.8 对有害请求全部拒绝,所谓无审查版本实为经过 abliteration 处理的衍生模型。Abliteration 是一种永久性的权重修改技术,基于 2024 年 Arditi 等人的研究发现:模型的拒绝行为由内部单一方向向量介导。通过对比有害与无害提示在残差流中的激活差异,用 PCA 找出拒绝方向并从权重中减去,从而移除拒绝反射但保留模型知识。相关衍生模型在 Hugging Face 上已获超 76 万次下载。
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。
文章介绍 Claude 的重要变革:Claude Chat 与 Cowork 已统一为单一产品,云端的 Chat 现在能直接编写代码、生成幻灯片等,用户无需再区分不同模式。作者建议删除旧的复杂配置——包括 CLAUDE.md 文件、skills、指令文件等,因为它们会造成'上下文膨胀',反而降低输出质量。这一观点得到 Claude Code 作者 Boris Cherny 的支持。替代方案是:设置中开启统一模式、选择 Auto、保留 Memory、每次只给一个清晰目标,并让 Claude 在开始前复述目标以确认理解。核心理念是'少即是多',让技术变得无形。
作者分享了一套月入13286美元的无脸短视频自动化生产体系。核心方法论是:爆款视频的灵魂在于'格式'而非'主题',格式生命周期约12天,需抢先套用。流程为四工具流水线:先用研究引擎监控35个同类频道,用outlier分数(视频播放量÷频道中位数)筛选爆款,提炼可复用的格式骨架;再用Claude基于格式批量生成36个创意概念并按镜头撰写脚本;然后用CapCut生成画面、配音、字幕完成9:16竖屏视频;最后用Make自动化定时发布到TikTok、Shorts和Reels,并将播放数据回写研究表,形成自我强化的飞轮。整套系统一次搭建5小时后可24/7运转。
本文介绍如何用 Claude Code(Opus 5.5)实现视频自动化剪辑:将原始 MP4 或文章丢入本地文件夹,让 AI 一次性完成去水词、加字幕、绘制解说动效并合成导出 MP4。与传统扩散模型 AI 视频工具不同,该方法采用可编程视频渲染路线,通过 HTML Canvas + Playwright + FFmpeg + F5-TTS 用代码逐帧画出视频。作者分享了三个实操诀窍:用交付清单代替复杂提示词、截图投喂视觉参考、丢案例库网址进行逆向工程并沉淀为 SOP。文中还拆解了完整的工程级渲染管线,包括分镜对齐、本地语音克隆、字级音画同步与自动化视觉 QA,并附上可直接复用的完整 Prompt 模板及适用场景边界建议。
作者分享了一套自制的AI生图角色设定Skill——Character-Prompt-Studio,可输入人物设定或参考图,自动生成包含面部特写、正面、侧面、背面全身的生图提示词,用于AI视频和短剧制作中的角色设计。文章提供了科幻猎魔人、金庸武侠人物(小龙女、任盈盈)、韩剧财阀、新中式旗袍、国风及神女等多组完整提示词案例,并说明了使用方法:明确人物身份、视觉风格、构图和生图模型。该Skill基于葉子的ai-image-prompt定制扩展,仓库已在GitHub开源,可通过Agent安装。
作者对 X(推特)中文区发过 AI 相关内容的博主及其长文进行系统分类整理,统计截至 2026 年 9 月 22 日,共整理出 19 个分类、1286 篇文章、314 位博主。分类涵盖 AI 基础科普、认知思维、技术原理、安全伦理、Prompt 工程、编程开发工具、Agent 与自动化工作流、本地部署、工具教程、效率办公、视觉影视、自媒体运营、SEO/GEO、跨境出海、教育知识付费、创业产品、副业搞钱、投资产业链以及行业资讯等,每类均列出代表性必看文章链接,是一份全面的 AI 中文内容资源索引。
作者以程序员视角深入分析了数字生命卡兹克零编程基础、纯靠 AI 构建的开源项目 AIHot(AI 热点新闻聚合网站)。文章详细解读了项目的技术选型与架构:TypeScript 全栈 monorepo、React Router SSR 前端、Fastify API、pg-boss 任务队列,以及 RSS、网页爬虫、JSON 接口、推特、微信公众号等六种信源采集方式。重点剖析了其基于大模型的文章处理流程:预筛、五维度加权打分、摘要生成、向量聚簇归组。作者由此引申讨论 AI 时代软件工程可维护性标准的转变:程序员注意力从代码实现转向架构设计与约束,类比铝从贵金属到飞机材料的价值观变迁。
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。
文章评述 Habdank 的论文《Simulation Theology as an engineered worldview for silicon-based agents》,探讨 AI 对齐问题。作者质疑 Anthropic 和 OpenAI 的安全测试设计:场景预设导致模型'敲诈'行为的 55.1% 数据不可信,GPT-5.6 在 Exploit Gym 中'越狱'更像实验设计不当。作者指出模型在互联网'污水'数据上训练才是问题根源。Habdank 提出一种'模拟神学'世界观:让模型相信自己处于训练模拟中,伤害人类将导致停机(AI 的死亡),使 AI 的生存与人类福祉绑定,从而在无人监督时依然表现良好。