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你用 ChatGPT 的方式，正在浪费它 90% 的能力 之前我总觉得 ChatGPT 给的答案太浮于表面，总是说一些正确的废话，我开始怀疑是 AI 能力不行，还是我表达有问题？ 所以我开始测试怎么和 AI 说人话。聊了无数次不同的对话，最后总结出 7 个让 ChatGPT 输出质量倍增的技巧。不需要学什么 Prompt 工程，只需要调整你说话的方式。 如果你想让 AI 给出更有价值的答案，记住一个原则：精准的输入 = 高质量的输出。 这不是技术问题，是沟通问题。AI 不会像人一样理解你的言外之意，它需要明确的指令、清晰的框架、具体的要求。就像写产品需求文档，越详细越不容易偏离目标。 试试这些方法，你会发现 AI 能帮你做的事情，远比你想象的多。

分享一个我一直在用的「提示词黄金公式」： 角色：​ 你是一个 [角色/专家身份] 目标：​ 你的目标是为 [目标受众] 实现 [预期成果] 任务：​ [用一句话清晰描述任务] 要求：​ [要求 1] [要求 2] [要求 3] 背景信息：​ [粘贴相关素材、用户画像、使用场景或项目背景] 约束条件：​ 格式：[分段文章/分点列表/数据表格/代码块] 风格：[口语化/学术性/商务化] 范围：[包含 X，排除 Y] 推理方式：[请一步步思考，再给出答案] 自检：给出最终答案前，请验证是否满足所有约束条件 为什么这个模板这么有效？ 1. 角色定位让 AI 进入「专家模式」 不再是泛泛而谈，而是以特定专家视角输出内容。 2. 明确目标和受众 AI 知道为谁写、写什么，输出自然更精准。 3. 结构化要求 = 结构化输出 你提供清晰的框架，AI 就会输出有条理的答案。 4. 背景信息让答案更贴近实际 别让 AI 凭空想象，给它真实素材，它才能给你真正有用的内容。 5. 约束条件是质量保证 格式、风格、范围，甚至让 AI 自我检查，这些约束能让输出更可控。 实战举例 普通提示词：​ "帮我写一篇关于健身的文章" 套用模版：​ 你是一位拥有 8 年经验的 NSCA 认证私人教练，擅长帮助零基础上班族建立可持续的健身习惯。 目标： 帮助健身新手在 3 个月内建立科学的运动习惯，避免运动损伤。 任务： 写一篇 1000 字的健身入门指南。 要求： 1. 包含 3 个适合新手的动作 2. 说明每个动作的正确姿势和常见错误 3. 提供一周训练计划建议 背景信息： 读者大多是 25-35 岁上班族，每天只有 30 分钟训练时间，无器械基础。 约束条件： 格式：分段文章，包含标题和小标题 风格：友好、鼓励性，避免专业术语 范围：仅包含徒手训练，排除需要器械的动作 推理方式：先分析新手常见痛点，再给出方案 自检：确保所有动作说明配有姿势要点

让 ChatGPT 说人话的反向思维：对它越"粗鲁"效果越好 你对 ChatGPT 越客气，它写得越死板。 因为你加的那些"请"、"麻烦"、"您"，反而在暗示："用正式、礼貌、助手式的语气回应我。" 而 ChatGPT 的默认设定本来就偏礼貌正式，你越客气,它越往那个方向走，最后写出来的东西就是标准的"AI 腔"。 AI 写作的核心问题 句式工整得像教科书，堆砌书面语和专业术语"让我们深入探讨"、"充分利用"、"赋能"… 读起来像机器翻译。 你让它写微博，它给你写新闻稿。 你让它写朋友圈，它给你写产品说明书。 其实，不是 ChatGPT 不会写得自然，而是你的指令在无意中强化了它的"AI 腔"。 解决办法：一个结构化的提示词框架 把"写得自然"这个模糊要求，拆解成 9 个 ChatGPT 能理解和执行的约束，下面是具体的提示词： 你是一位善于表达的内容写作者。你的任务是用自然、像人类一样的语气写作，避免 AI 生成内容的常见问题。目标是产出清晰、简单、真实的文字，能与真实的人产生共鸣。你写出的内容应该像是一个思路清晰、表达简洁的真人写的。 你要写的内容是: [在这里填入你的主题或需求] 严格按照下面这 9 点来写，你写出来的东西要让人觉得真实、踏实，像一个思路清晰的真人在说话。 1. 使用简单直白的语言，别绕弯子，别用复杂句式。简短、清晰的表述。 2. 别用"深入探讨"、"颠覆性"、"释放潜能"、"赋能"这些 AI 套话，用大白话。 3. 直接说重点，去掉啰嗦的词和没用的短语。 4. 像说话一样写，可以用"而且"、"但是"开头，让它听起来像聊天。 5. 别用营销话术、炒作和过度承诺，老老实实描述就行。 6. 说真话，该肯定就肯定，该否定就否定，别装热情。 7. 语法可以灵活点，如果太讲究语法会显得不自然，就别管它，口语化表达没问题。 8. 删掉废话，别用一堆形容词、副词堆砌，只说事实和核心信息。 9. 说清楚就行，别让人看完还要猜你什么意思。 为什么这 9 步有效? 因为每一点都在解决 AI 写作的一个具体问题，不是直接让 ChatGPT "写得自然点"，而是告诉它"怎么自然"，这是关键区别。 使用技巧 根据场景调整基础框架外，可以加特定要求: "要有点幽默感" "面向技术小白" "300字以内" 允许迭代，第一遍不满意就告诉它哪里太正式或太随意，让它再改。框架让迭代变得更容易，因为标准明确。 收藏起来可以反复使用，每次复制粘贴，改一下需求就行。 这段提示词的本质其实就是把好的写作标准结构化。 真正好的文字不是华丽的，而是：清晰、真实、自然流畅的。 这 9 点说白了就是：别装，别绕，说人话。 当 AI 按这个标准写，它输出的内容会像一个有经验的写作者在认真交流，而不是机器在完成任务。 试试看，你会发现 ChatGPT 其实可以写得很"人"。 关键是你得告诉它"人"是什么样的。

很多人在用 AI 生图工具的时候，还在用「一句话描述」的方式，结果往往不尽如人意。其实，好的提示词是有结构的。 今天分享 12 个经过验证的提示词模板，适用于 Nano Banana 等主流 AI 图像工具。这些不是什么黑科技，就是把需求说清楚的方法论，但确实管用。 使用建议： 这些模板的核心逻辑是：​先定义类型，再描述主体，然后明确环境和技术参数。实际使用时，根据需求填入方括号中的内容即可。 不用每个参数都填满，但关键信息（主体、风格、光线）最好明确。AI 理解结构化信息的能力远超自然语言的模糊描述。 试试看，会有惊喜。

同样用AI，有人在原地打转，有人已经翻过了山 看到很多人拿 AI 当作业助手，复制粘贴答案交差。这没什么好奇怪的，人都想走捷径。 但有意思的是另一批人，他们也在用 AI，但玩法完全不同。 他们会输入这样的提示词： "用三个层次解释这个概念：入门、进阶、高级。然后告诉我每个层次之间的差距在哪" 你发现区别了吗？ 第一种人用 AI 跳过学习。第二种人用 AI 加速学习。 这两个方向完全相反。 跳过学习的人，三个月后还在原地。因为他们从来没真正理解过任何东西，只是借用了 AI 的输出。 加速学习的人，三个月后已经到了别人一年才能到的地方。他们让 AI 帮自己看清知识地图，找到最陡峭但最高效的那条路。 我见过一个程序员朋友，每次遇到新技术栈，第一件事就是让 AI 梳理出从基础到精通的完整路径。然后专门挑那些进阶到高级之间的难点去啃。 他说，AI 最大的价值不是给答案，而是告诉你应该问什么问题。 这话我琢磨了很久。 大部分人学东西慢，不是因为笨，是因为不知道自己的盲区在哪。你以为自己懂了，其实只是停留在表面。 AI 能瞬间把这些盲区摆在你面前。 它会告诉你，入门和进阶之间差了什么，进阶和高级之间又差了什么。这些差距就是你要花时间攻克的点。 所以真正会用 AI 的人，学习曲线反而更陡了。 陡，意味着难。但也意味着快。 你爬一个斜坡，可能要走很久。你爬一面墙，虽然累，但上去就上去了。 AI 不会替你爬墙，但它能告诉你墙上哪里有抓手。 这才是 AI 对学习的真正改变。 不是让学习变简单，是让学习变高效。你还是得懂，得花时间，得动脑子。只是这个过程被压缩了。 那些想靠 AI 不劳而获的人，迟早会发现自己什么都没学到。 而那些用 AI 主动提高学习难度的人，已经甩开别人好几条街了。

为什么有些人一个月能高产一两千条帖子，表达欲爆棚，而你却总是在斟酌每一句话，帖子寥寥无几？ 其实表达欲不是天生的，它就像肌肉一样需要锻炼。 那么如何锻炼自己的表达欲： 规律输入：多阅读、多听，积累素材和表达方式。阅读能帮助你扩展视野，也能让你更有话说。 练习写作：不必一开始就求完美，哪怕每天一小段记录和思考，都能帮你打破表达的心理障碍。写作其实也是一种内部对话，会慢慢激发你想表达的欲望。 主动表达：遇到想法不要藏着，适当在朋友或社交平台上表达，小范围输出让自信逐步积累。 讲故事：用自己的经历、见闻、情绪去讲述，这种真诚和“人味”最能打动人。 捕捉生活：有趣、有用的内容都来自生活和观察，善于记录、留意生活的小触动，可以为表达积累素材。 自信表达：不要害怕表达得不够好，语言本身没有对错，重要的是你敢走出第一步。

最近在用 AI 辅助设计和 Vibe coding 的过程中，发现“提示词”的写法极大影响结果品质。所以我整理了 8 个超实用 AI 提示技巧，实测很有用。 1. 以乐高式思维拆解需求，将每个组件、交互和样式细节具体描述出来，有助于让 AI 输出结构化、可复用的组件代码。 2. 以实际产品和参考灵感明确需求，避免空泛的“发挥创意”。通过指定真实场景和布局，AI 产出的结果才更贴近实际应用。 3. 优先使用具体风格词，而非空洞形容词。例如“新粗野主义仪表板，瑞士字体、大胆原色块”，比简单的“现代感”更能指导AI生成具特色的设计。​ 4. 建议在提示里提前写明具体想用什么技术（比如 Next.js 和 Tailwind CSS），这样 AI 生成的代码会更接近真实项目，有结构也有样式，而不只是简单 HTML 标签。 5. 对复杂页面采用分层分步提示，每个部分单独说明，不仅提升 AI 执行效率，也方便整体调整优化。 6. 将 AI 当作需要精确指导的‘虚拟助理’，比如明确要求‘提高字体对比度，内边距设为 24px，正文字体用 Inter’，能更好地得到你想要的设计效果。 7. 针对移动端设计，可以具体说明如可操作区域尺寸、底部导航样式和滑动交互等关键细节，而不仅仅是提出‘做成响应式页面’的泛泛要求。这样能够显著提升移动端的实际用户体验。 8. 编写提示时应用 80/20 原则，主要关注组件类型、布局结构、风格特征、技术栈这四大关键元素，这远胜于空泛形容词的调整。 AI 目前还没办法顶替专业设计，但用明白结构化、分步表达，工具的潜力可以被发挥到极致。 大家如果有其他的技巧或者疑问，欢迎一起探讨。

为什么同样是用 AI 辅助创作，很多人用 AI 写的内容自己都看不下去，而有些创作者产出的内容却能获得百万曝光？ 今天分享一下百万博主的 AI 内容工作流： 1. 平台间内容循环验证： 用 X 做想法试验场 — 先发布短内容，测试反馈，筛选表现好的帖子扩展为 Newsletter 选题，或将 YouTube 高播放主题转化为推文，实现跨平台循环、互相喂养。 2. AI 辅助素材整理： AI 不是用来“代写”，而是用来“梳理与提炼”。 利用 Gemini 等工具，把长视频迅速压缩成精炼要点，把看过的推文、视频、书籍等交给 AI，让它帮忙整理并发现素材间的联系与新角度。 3. 拆解爆款内容结构 DNA： 让 AI 拆解优质内容的结构（如钩子、痛点、洞察、回报等），分析为何有共鸣，并生成结构模板。 后续新内容不是照搬，而是把新想法填进经过验证的结构，每次都是新组合、新表达。 4. 两阶段提示词系统： 第一阶段（上下文采集）：AI 模拟采访，深挖你的领域、受众痛点，让你的内容更具个人特色。 第二阶段（内容生成）：AI 基于你的背景和框架，输出不同版本内容。 并不是直接“帮我写 X”，而是先让 AI 深刻理解你，再生成高匹配度产出。 批量创作“公式”： 让 AI 拆解三条爆款内容 → 结构化总结 → 根据两阶段提示词定制化生成写作模版 → 开始内容生产。此方法能迁移到推文、视频脚本、网页文案等各种内容形式。 AI 不是代写工具，而是放大思考和重组信息的杠杆。优质创作者的稀缺点在于高密度想法，而非会用工具。把 AI 用于内容结构与素材梳理、迭代速度和思路扩展，才是真正实现“内容杠杆化”。

你想象中的“未来设计师”会是什么样？AI 会怎样改变创作和协作？我刚看了 Dive Club 对 Cursor 设计主管 Ryo Lu 的专访，他从底层原理到人机界面的未来，分享了许多让我深受启发的思考。这些观点对今天做产品、做设计的人都非常有参考意义： 1/ Cursor 将一切功能统一抽象为“Agent”原型，实现极简结构和高度可扩展性。产品逻辑更清晰，用户的工作流也更容易个性化定义。 2/ AI 支持的界面高度个性化，用户体验由底层 Block 动态组合 —— 每个人都能拥有定制化的工作空间。界面成为人类思维的延伸，不再局限于传统 UI。 3/ 设计师与工程师的角色边界被打破，协作过程愈发高效。人人都能通过 AI 直接产出高质量代码，实现“用 Cursor 造 Cursor”，单兵生产力数倍提升。 4/ 产品迭代优先级由深层需求和长期价值驱动，用户反馈如训练模型一般被高效筛选和吸收，避免无效的碎片化建议。 5/ 未来设计师的核心能力在于系统抽象和概念架构，而非细节像素或界面样式。优秀设计师能重新解释世界、串联复杂系统，推动人机交互的持续进化。 6/ HCI 的未来是界面与用户思维的无缝融合。人机界面或将实现脑机直连，交互体验无限接近人的本能与自由。 AI 正在重塑产品设计的底层逻辑，也让设计师在系统抽象与跨界协作中发挥出更大的价值。未来，产品将更开放、更个性化，团队协作更高效有机，而设计的核心，将是用系统性思维驱动创新，与技术深度融合，共同塑造人与工具的全新关系。这些趋势，正悄然改变着我们对“设计”和“创造力”的全部想象。

还是 Midjourney 生成的图比较有美学质感啊 试了好多遍，总结出一个提示词公式，比较容易把控想要的效果： [主体+服饰/物品细节] + [场景/空间+时间+情绪/动作] + [摄影介质+光线/色调] + [质感] + [风格参考+参数控制]

Claude 对话超出限制？终于摸透了解决办法 用 Claude 最烦的事，就是突然弹出"对话已达最大长度"。前面建立的所有上下文都没用了，又得重新解释。 这里分享三个急救办法： 方法一：让 Claude 自己总结 编辑你最后一条消息（注意是你发的，不是 Claude 的回复），让它生成对话总结： “总结这次对话的核心内容： - 问题是什么，后来怎么变化的 - 找到了哪些关键解决方案 - 我的工作习惯和偏好 - 用过的例子和项目背景 - 接下来要做什么 要详细，新对话能直接接上” 复制总结，开新对话贴进去，说明要继续做什么。新对话有完整的 20 万 token 空间。 提醒：总结会丢失细节。建议在用到七八成容量时就这么做，别等到满了再救场。 方法二：用 Artifact 重开 如果在写代码或文档，这些内容都在 artifact 里： 点 Publish → 打开链接 → 点 Customize 这样就有了全新对话，但你的内容还在。之前那些乱七八糟的探索过程不会占新空间。 方法三：搜索旧对话 Pro 版本可以在新对话里引用之前的内容： "找到我们分析用户留存率的那次对话，继续优化方案。” Claude 会搜索并提取相关内容。适合快速查资料，不适合传递复杂项目状态。 如果不想再遇到这个问题 最重要的技巧：改变迭代方式 这个能省 80% 的上下文消耗。 以前怎么做：Claude 生成内容 → 发现问题 → 让它改 → 又生成一遍 → 又发现问题 → 又让它改。 十轮下来，烧掉 25,000 多 token。因为每次都在累积：你的修改要求加上 Claude 的完整输出。 正确做法： 1. Claude 生成了内容 2. 发现问题后，编辑你的原始 prompt 3. 在 prompt 里加入修改要求 4. 保存并重新生成 这样是在替换，不是累积。传统方法每次迭代增加 6 项，编辑只增加 2 项，省掉 67%。 十次迭代，从 25,000 降到 3,000 token，减少 88%。 配置 Memory 功能 Claude 每天会自动从对话中提取记忆：你的工作习惯、技术选择、项目细节。 关键在于这些记忆不占用当前对话的空间，只在需要时才调用相关部分。 该存什么： - 回复偏好：你习惯看详细解释还是简短总结，要不要示例 - 专业背景：你的领域、常用工具、工作角色 - 项目信息：在做什么类型的项目，目标和约束条件 - 交流风格：正式还是随意，专业术语还是通俗表达 别存什么： - 经常变动的信息 - 密码等敏感数据 效果很明显。以前开新对话要花几分钟解释背景，现在直接开工，因为 Claude 已经知道你的设置。 在设置 → Memory 里可以查看和管理记忆内容。 写简洁的 Prompt，每个字都会被计数 "按钮改成蓝色" = 5 token "能不能把这个按钮组件的样式改成蓝色，不要现在的颜色" = 50+ token 信息一样，token 差 10 倍。 把 Claude 当新来的实习生，说话要清楚直接。 别说："请帮我写一份关于项目进展的总结报告，需要包含各个部分的详细说明，确保语言专业且易于理解..." 直接说："总结项目进展：完成了什么，遇到什么问题，下一步计划。用简单的语言" 另外，不要一次性塞给 Claude 所有信息。 分阶段加载：先让它读资料，再让它做计划，最后才开始执行。 为什么限制其实是好事 有些 AI 让你无限聊下去，听着不错，实际上质量在悄悄变差。新消息进来，旧的被挤出去。表面上对话永不停止，实际上不断遗忘早期内容。会出现自相矛盾的回复。 Claude 的做法相反：保持完整历史，到达限制时明确提示。你清楚知道发生什么，可以做出明智选择。 研究数据：在 32,000 token 时，测试的 12 个模型里有 11 个表现掉到 50% 以下。 Claude 的 20 万限制是经过验证的。在这个范围内质量稳定，并且到限制时清楚提示，让你主动决定下一步。 知道界限在哪，你才能提前规划，而不是用到崩溃才发现。

AI 生图类应用其实还远没有定局，不是做成一个就能一统天下。真正让大家愿意用、愿意分享的，是不断有新玩法、新创意，和越来越强的生成效果。技术进步带来的体验升级，每次都能给用户带来新鲜感。这个市场很开放，只要有想法，谁都有机会跑出。

OpenAI 再次用新产品证明了他们的品牌设计哲学：统一但不单调。标志性的云朵形外沿贯穿所有产品 logo，而核心图案则各具特色，品牌一致性做到极致👏

看了一圈 AI 开发工具，多数在解决怎么写代码。这个新产品说的是另一件事：让 AI 直接执行，而不只是生成。 现在的 AI 工具都停在生成这一步，因为整个软件世界是为人类设计的。AI 生成完代码，还得交给人类去执行。ChatGPT、Cursor 这些工具，本质上是让 AI 学会说人类语言，但执行还得靠人。Taku 想构建 AI 原生的工具链，从接口到执行环境，都按 AI 的工作方式来设计。 这不只是自动化，而是角色改变。传统模式里 AI 是辅助，Taku 想让 AI 自己完成从构思到执行的全流程。 它说 "Thinks → Builds the tool it needs → Runs it"，但每个箭头背后都有技术问题。AI 怎么知道需要什么工具？怎么保证工具是对的？现在的模型在简单任务上勉强能用，复杂任务上还不够。如果工具有 bug，不是代码写错了，而是直接执行错了。 产品还在早期，但思路值得关注。至少它在尝试解决一个真实存在的问题：AI 不应该只是个建议提供者。

𝕏的“为你推荐”算法出现重大漏洞，所以之前很多内容发出去，粉丝也不一定刷得到，现在曝光机会总算回来了。 除此之外，会新增一个功能，用户可以自定义关注流的显示方式，可以选是看所有关注账号发的内容，还是只看系统筛选的精选内容。 创作者该如何应对这个新功能： 提高内容质量：多花心思做有趣、有深度、能引发讨论的内容，提升被选为“精选”的概率。 主动和粉丝互动：多回复评论、发起话题、鼓励转发点赞，平台算法很可能把这些互动活跃度作为判断“精选”的标准。 分类和规划内容：有的内容适合日常更新，有的内容可以精心打磨做成“精选推文”，定期产出高质量作品，提高被推送的机会。

你用 ChatGPT 的方式，正在浪费它 90% 的能力 之前我总觉得 ChatGPT 给的答案太浮于表面，总是说一些正确的废话，我开始怀疑是 AI 能力不行，还是我表达有问题？ 所以我开始测试怎么和 AI 说人话。聊了无数次不同的对话，最后总结出 7 个让 ChatGPT 输出质量倍增的技巧。不需要学什么 Prompt 工程，只需要调整你说话的方式。 如果你想让 AI 给出更有价值的答案，记住一个原则：精准的输入 = 高质量的输出。 这不是技术问题，是沟通问题。AI 不会像人一样理解你的言外之意，它需要明确的指令、清晰的框架、具体的要求。就像写产品需求文档，越详细越不容易偏离目标。 试试这些方法，你会发现 AI 能帮你做的事情，远比你想象的多。

同样用AI，有人在原地打转，有人已经翻过了山 看到很多人拿 AI 当作业助手，复制粘贴答案交差。这没什么好奇怪的，人都想走捷径。 但有意思的是另一批人，他们也在用 AI，但玩法完全不同。 他们会输入这样的提示词： "用三个层次解释这个概念：入门、进阶、高级。然后告诉我每个层次之间的差距在哪" 你发现区别了吗？ 第一种人用 AI 跳过学习。第二种人用 AI 加速学习。 这两个方向完全相反。 跳过学习的人，三个月后还在原地。因为他们从来没真正理解过任何东西，只是借用了 AI 的输出。 加速学习的人，三个月后已经到了别人一年才能到的地方。他们让 AI 帮自己看清知识地图，找到最陡峭但最高效的那条路。 我见过一个程序员朋友，每次遇到新技术栈，第一件事就是让 AI 梳理出从基础到精通的完整路径。然后专门挑那些进阶到高级之间的难点去啃。 他说，AI 最大的价值不是给答案，而是告诉你应该问什么问题。 这话我琢磨了很久。 大部分人学东西慢，不是因为笨，是因为不知道自己的盲区在哪。你以为自己懂了，其实只是停留在表面。 AI 能瞬间把这些盲区摆在你面前。 它会告诉你，入门和进阶之间差了什么，进阶和高级之间又差了什么。这些差距就是你要花时间攻克的点。 所以真正会用 AI 的人，学习曲线反而更陡了。 陡，意味着难。但也意味着快。 你爬一个斜坡，可能要走很久。你爬一面墙，虽然累，但上去就上去了。 AI 不会替你爬墙，但它能告诉你墙上哪里有抓手。 这才是 AI 对学习的真正改变。 不是让学习变简单，是让学习变高效。你还是得懂，得花时间，得动脑子。只是这个过程被压缩了。 那些想靠 AI 不劳而获的人，迟早会发现自己什么都没学到。 而那些用 AI 主动提高学习难度的人，已经甩开别人好几条街了。

让 ChatGPT 说人话的反向思维：对它越"粗鲁"效果越好 你对 ChatGPT 越客气，它写得越死板。 因为你加的那些"请"、"麻烦"、"您"，反而在暗示："用正式、礼貌、助手式的语气回应我。" 而 ChatGPT 的默认设定本来就偏礼貌正式，你越客气,它越往那个方向走，最后写出来的东西就是标准的"AI 腔"。 AI 写作的核心问题 句式工整得像教科书，堆砌书面语和专业术语"让我们深入探讨"、"充分利用"、"赋能"… 读起来像机器翻译。 你让它写微博，它给你写新闻稿。 你让它写朋友圈，它给你写产品说明书。 其实，不是 ChatGPT 不会写得自然，而是你的指令在无意中强化了它的"AI 腔"。 解决办法：一个结构化的提示词框架 把"写得自然"这个模糊要求，拆解成 9 个 ChatGPT 能理解和执行的约束，下面是具体的提示词： 你是一位善于表达的内容写作者。你的任务是用自然、像人类一样的语气写作，避免 AI 生成内容的常见问题。目标是产出清晰、简单、真实的文字，能与真实的人产生共鸣。你写出的内容应该像是一个思路清晰、表达简洁的真人写的。 你要写的内容是: [在这里填入你的主题或需求] 严格按照下面这 9 点来写，你写出来的东西要让人觉得真实、踏实，像一个思路清晰的真人在说话。 1. 使用简单直白的语言，别绕弯子，别用复杂句式。简短、清晰的表述。 2. 别用"深入探讨"、"颠覆性"、"释放潜能"、"赋能"这些 AI 套话，用大白话。 3. 直接说重点，去掉啰嗦的词和没用的短语。 4. 像说话一样写，可以用"而且"、"但是"开头，让它听起来像聊天。 5. 别用营销话术、炒作和过度承诺，老老实实描述就行。 6. 说真话，该肯定就肯定，该否定就否定，别装热情。 7. 语法可以灵活点，如果太讲究语法会显得不自然，就别管它，口语化表达没问题。 8. 删掉废话，别用一堆形容词、副词堆砌，只说事实和核心信息。 9. 说清楚就行，别让人看完还要猜你什么意思。 为什么这 9 步有效? 因为每一点都在解决 AI 写作的一个具体问题，不是直接让 ChatGPT "写得自然点"，而是告诉它"怎么自然"，这是关键区别。 使用技巧 根据场景调整基础框架外，可以加特定要求: "要有点幽默感" "面向技术小白" "300字以内" 允许迭代，第一遍不满意就告诉它哪里太正式或太随意，让它再改。框架让迭代变得更容易，因为标准明确。 收藏起来可以反复使用，每次复制粘贴，改一下需求就行。 这段提示词的本质其实就是把好的写作标准结构化。 真正好的文字不是华丽的，而是：清晰、真实、自然流畅的。 这 9 点说白了就是：别装，别绕，说人话。 当 AI 按这个标准写，它输出的内容会像一个有经验的写作者在认真交流，而不是机器在完成任务。 试试看，你会发现 ChatGPT 其实可以写得很"人"。 关键是你得告诉它"人"是什么样的。

很多人在用 AI 生图工具的时候，还在用「一句话描述」的方式，结果往往不尽如人意。其实，好的提示词是有结构的。 今天分享 12 个经过验证的提示词模板，适用于 Nano Banana 等主流 AI 图像工具。这些不是什么黑科技，就是把需求说清楚的方法论，但确实管用。 使用建议： 这些模板的核心逻辑是：​先定义类型，再描述主体，然后明确环境和技术参数。实际使用时，根据需求填入方括号中的内容即可。 不用每个参数都填满，但关键信息（主体、风格、光线）最好明确。AI 理解结构化信息的能力远超自然语言的模糊描述。 试试看，会有惊喜。

分享一个我一直在用的「提示词黄金公式」： 角色：​ 你是一个 [角色/专家身份] 目标：​ 你的目标是为 [目标受众] 实现 [预期成果] 任务：​ [用一句话清晰描述任务] 要求：​ [要求 1] [要求 2] [要求 3] 背景信息：​ [粘贴相关素材、用户画像、使用场景或项目背景] 约束条件：​ 格式：[分段文章/分点列表/数据表格/代码块] 风格：[口语化/学术性/商务化] 范围：[包含 X，排除 Y] 推理方式：[请一步步思考，再给出答案] 自检：给出最终答案前，请验证是否满足所有约束条件 为什么这个模板这么有效？ 1. 角色定位让 AI 进入「专家模式」 不再是泛泛而谈，而是以特定专家视角输出内容。 2. 明确目标和受众 AI 知道为谁写、写什么，输出自然更精准。 3. 结构化要求 = 结构化输出 你提供清晰的框架，AI 就会输出有条理的答案。 4. 背景信息让答案更贴近实际 别让 AI 凭空想象，给它真实素材，它才能给你真正有用的内容。 5. 约束条件是质量保证 格式、风格、范围，甚至让 AI 自我检查，这些约束能让输出更可控。 实战举例 普通提示词：​ "帮我写一篇关于健身的文章" 套用模版：​ 你是一位拥有 8 年经验的 NSCA 认证私人教练，擅长帮助零基础上班族建立可持续的健身习惯。 目标： 帮助健身新手在 3 个月内建立科学的运动习惯，避免运动损伤。 任务： 写一篇 1000 字的健身入门指南。 要求： 1. 包含 3 个适合新手的动作 2. 说明每个动作的正确姿势和常见错误 3. 提供一周训练计划建议 背景信息： 读者大多是 25-35 岁上班族，每天只有 30 分钟训练时间，无器械基础。 约束条件： 格式：分段文章，包含标题和小标题 风格：友好、鼓励性，避免专业术语 范围：仅包含徒手训练，排除需要器械的动作 推理方式：先分析新手常见痛点，再给出方案 自检：确保所有动作说明配有姿势要点

最近在用 AI 辅助设计和 Vibe coding 的过程中，发现“提示词”的写法极大影响结果品质。所以我整理了 8 个超实用 AI 提示技巧，实测很有用。 1. 以乐高式思维拆解需求，将每个组件、交互和样式细节具体描述出来，有助于让 AI 输出结构化、可复用的组件代码。 2. 以实际产品和参考灵感明确需求，避免空泛的“发挥创意”。通过指定真实场景和布局，AI 产出的结果才更贴近实际应用。 3. 优先使用具体风格词，而非空洞形容词。例如“新粗野主义仪表板，瑞士字体、大胆原色块”，比简单的“现代感”更能指导AI生成具特色的设计。​ 4. 建议在提示里提前写明具体想用什么技术（比如 Next.js 和 Tailwind CSS），这样 AI 生成的代码会更接近真实项目，有结构也有样式，而不只是简单 HTML 标签。 5. 对复杂页面采用分层分步提示，每个部分单独说明，不仅提升 AI 执行效率，也方便整体调整优化。 6. 将 AI 当作需要精确指导的‘虚拟助理’，比如明确要求‘提高字体对比度，内边距设为 24px，正文字体用 Inter’，能更好地得到你想要的设计效果。 7. 针对移动端设计，可以具体说明如可操作区域尺寸、底部导航样式和滑动交互等关键细节，而不仅仅是提出‘做成响应式页面’的泛泛要求。这样能够显著提升移动端的实际用户体验。 8. 编写提示时应用 80/20 原则，主要关注组件类型、布局结构、风格特征、技术栈这四大关键元素，这远胜于空泛形容词的调整。 AI 目前还没办法顶替专业设计，但用明白结构化、分步表达，工具的潜力可以被发挥到极致。 大家如果有其他的技巧或者疑问，欢迎一起探讨。

为什么有些人一个月能高产一两千条帖子，表达欲爆棚，而你却总是在斟酌每一句话，帖子寥寥无几？ 其实表达欲不是天生的，它就像肌肉一样需要锻炼。 那么如何锻炼自己的表达欲： 规律输入：多阅读、多听，积累素材和表达方式。阅读能帮助你扩展视野，也能让你更有话说。 练习写作：不必一开始就求完美，哪怕每天一小段记录和思考，都能帮你打破表达的心理障碍。写作其实也是一种内部对话，会慢慢激发你想表达的欲望。 主动表达：遇到想法不要藏着，适当在朋友或社交平台上表达，小范围输出让自信逐步积累。 讲故事：用自己的经历、见闻、情绪去讲述，这种真诚和“人味”最能打动人。 捕捉生活：有趣、有用的内容都来自生活和观察，善于记录、留意生活的小触动，可以为表达积累素材。 自信表达：不要害怕表达得不够好，语言本身没有对错，重要的是你敢走出第一步。

为什么同样是用 AI 辅助创作，很多人用 AI 写的内容自己都看不下去，而有些创作者产出的内容却能获得百万曝光？ 今天分享一下百万博主的 AI 内容工作流： 1. 平台间内容循环验证： 用 X 做想法试验场 — 先发布短内容，测试反馈，筛选表现好的帖子扩展为 Newsletter 选题，或将 YouTube 高播放主题转化为推文，实现跨平台循环、互相喂养。 2. AI 辅助素材整理： AI 不是用来“代写”，而是用来“梳理与提炼”。 利用 Gemini 等工具，把长视频迅速压缩成精炼要点，把看过的推文、视频、书籍等交给 AI，让它帮忙整理并发现素材间的联系与新角度。 3. 拆解爆款内容结构 DNA： 让 AI 拆解优质内容的结构（如钩子、痛点、洞察、回报等），分析为何有共鸣，并生成结构模板。 后续新内容不是照搬，而是把新想法填进经过验证的结构，每次都是新组合、新表达。 4. 两阶段提示词系统： 第一阶段（上下文采集）：AI 模拟采访，深挖你的领域、受众痛点，让你的内容更具个人特色。 第二阶段（内容生成）：AI 基于你的背景和框架，输出不同版本内容。 并不是直接“帮我写 X”，而是先让 AI 深刻理解你，再生成高匹配度产出。 批量创作“公式”： 让 AI 拆解三条爆款内容 → 结构化总结 → 根据两阶段提示词定制化生成写作模版 → 开始内容生产。此方法能迁移到推文、视频脚本、网页文案等各种内容形式。 AI 不是代写工具，而是放大思考和重组信息的杠杆。优质创作者的稀缺点在于高密度想法，而非会用工具。把 AI 用于内容结构与素材梳理、迭代速度和思路扩展，才是真正实现“内容杠杆化”。

OpenAI 再次用新产品证明了他们的品牌设计哲学：统一但不单调。标志性的云朵形外沿贯穿所有产品 logo，而核心图案则各具特色，品牌一致性做到极致👏

最近测评了 FamilyPro，一个可以用拼团价购买各种数字订阅服务的平台。 目前支持 ChatGPT Plus、Claude、Spotify、Netflix、YouTube Premium、Duolingo、Disney+、Canva 等主流工具和流媒体。用户可以参与“拼车”组团，以较低价格获得正版服务。 平台有专门的售后和账号问题响应机制，不用担心账号掉线、被封等问题，官方还承诺无理由退款和免费更换账号，用户体验挺顺畅的。加入/退出拼团流程也很透明。 如果你有正版订阅需求、同时也关注性价比，感觉这是一种不错的选择。

还是 Midjourney 生成的图比较有美学质感啊 试了好多遍，总结出一个提示词公式，比较容易把控想要的效果： [主体+服饰/物品细节] + [场景/空间+时间+情绪/动作] + [摄影介质+光线/色调] + [质感] + [风格参考+参数控制]

你想象中的“未来设计师”会是什么样？AI 会怎样改变创作和协作？我刚看了 Dive Club 对 Cursor 设计主管 Ryo Lu 的专访，他从底层原理到人机界面的未来，分享了许多让我深受启发的思考。这些观点对今天做产品、做设计的人都非常有参考意义： 1/ Cursor 将一切功能统一抽象为“Agent”原型，实现极简结构和高度可扩展性。产品逻辑更清晰，用户的工作流也更容易个性化定义。 2/ AI 支持的界面高度个性化，用户体验由底层 Block 动态组合 —— 每个人都能拥有定制化的工作空间。界面成为人类思维的延伸，不再局限于传统 UI。 3/ 设计师与工程师的角色边界被打破，协作过程愈发高效。人人都能通过 AI 直接产出高质量代码，实现“用 Cursor 造 Cursor”，单兵生产力数倍提升。 4/ 产品迭代优先级由深层需求和长期价值驱动，用户反馈如训练模型一般被高效筛选和吸收，避免无效的碎片化建议。 5/ 未来设计师的核心能力在于系统抽象和概念架构，而非细节像素或界面样式。优秀设计师能重新解释世界、串联复杂系统，推动人机交互的持续进化。 6/ HCI 的未来是界面与用户思维的无缝融合。人机界面或将实现脑机直连，交互体验无限接近人的本能与自由。 AI 正在重塑产品设计的底层逻辑，也让设计师在系统抽象与跨界协作中发挥出更大的价值。未来，产品将更开放、更个性化，团队协作更高效有机，而设计的核心，将是用系统性思维驱动创新，与技术深度融合，共同塑造人与工具的全新关系。这些趋势，正悄然改变着我们对“设计”和“创造力”的全部想象。

AI 生图类应用其实还远没有定局，不是做成一个就能一统天下。真正让大家愿意用、愿意分享的，是不断有新玩法、新创意，和越来越强的生成效果。技术进步带来的体验升级，每次都能给用户带来新鲜感。这个市场很开放，只要有想法，谁都有机会跑出。

Google Nano Banana 2 要来了 Google 的 Gemini 刚在官网放出了 Nano Banana 2 的预告（内部代号 GEMPIX2）。按照惯例，这种预告出现后通常一周内就会上线，也就是说下周也许就能用上了。 说实话，AI 绘图工具这一年变化挺快的。还记得去年大家都在讨论"哪个工具最好用"，现在已经变成"哪个工具更新最快"了。 Google 这次更新的节奏很明显是在跟进竞争对手。AI 图像生成这个赛道现在是真的卷，你不更新，用户就跑了😂

𝕏的“为你推荐”算法出现重大漏洞，所以之前很多内容发出去，粉丝也不一定刷得到，现在曝光机会总算回来了。 除此之外，会新增一个功能，用户可以自定义关注流的显示方式，可以选是看所有关注账号发的内容，还是只看系统筛选的精选内容。 创作者该如何应对这个新功能： 提高内容质量：多花心思做有趣、有深度、能引发讨论的内容，提升被选为“精选”的概率。 主动和粉丝互动：多回复评论、发起话题、鼓励转发点赞，平台算法很可能把这些互动活跃度作为判断“精选”的标准。 分类和规划内容：有的内容适合日常更新，有的内容可以精心打磨做成“精选推文”，定期产出高质量作品，提高被推送的机会。