对话奥特曼、盖茨 | AI 如何重塑商业？《AI 优先》揭露核心答案
发布时间：2025/08/20 00:00 浏览：28
作者：
来源：36Kr.com
18个月前，我写过的自认为最得意的一篇文章（《最重要的ChatGPT提示词》）在人工智能社区掀起了波澜。
自从那篇文章发布以来，我看到社交媒体上出现了无数围绕着这个提示词的核心思想展开的帖子，形式各异。
相关概念很简单，在ChatGPT开始回答之前，告诉它先向你提问：
在开始前，请向我提出任何相关问题。
这个策略能迫使ChatGPT抑制住即刻想取悦你的本能，并促使你提供更多有价值的信息来完成你的请求。
问题在于，我见过很多多提示词框架都显得信息冗余。看看这个所谓的Lyra提示词之臃肿与粗糙：
这个体四次优化框架显得很冗长
这种规模对人工智能来说信息量太大了，难以处理。
如果你读过我最近的文章就会知道，在为这些新型的智能模型编写提示词时，简洁、直接的信息才是唯一真正重要的东西。
所以，我决定创建一个“终极大佬”级别的提示词。
01 终极的ChatGPT提示词？
在编写这个新提示词时，我遵循了以下几个限制，以确保写出的东西能发挥最大效用：
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必须在25个词以内。
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必须易于记忆（这样用户就不必每次都复制粘贴）。
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效果必须远超上面提到的标准核心提示词。
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必须针对推理模型（这些是新的主流）进行优化。
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必须每次都能一次性达到我的目标。
经过数小时的测试，并与旧方法进行反复对比后，我得出了这个终极提示词：
请概述我请求的每一个维度，找出不确定的地方，然后尽可能多地向我提问来澄清。（Output an overview of every single dimension of my request. Find points of uncertainty. Then, ask me as many clarifying questions as possible.）
就这些。
你猜怎么着？
在我的测试中，几乎每次ChatGPT的首次回应都让我感到满意。我们来看看它的实际效果……
02 终极提示词——效果
好了，提示词我已经给出了，但好不好用还得看疗效。
我们来并排比较一下，看看使用传统工作流和使用这个提示词与ChatGPT交互有什么区别。
示例：视频脚本
假设我想为我的那个新产品制作一个视频广告（这只是假设，因为我还没开始做广告）。
传统流程是盲目地把我的请求粘贴给ChatGPT，然后它会吐回一大堆完全无用的垃圾内容：
在没有使用终极提示词的情况下，请求视频脚本后得到的输出很糟糕
如你所见，生成的东西帮助不大。它只是臆想了一堆我没告诉它的东西，并且对我的产品以及我打算如何销售它只有肤浅了解。
输入终极提示词：
与之前相同的视频脚本请求，但这次在末尾加上了那段提示词，这个开局就要好得多，它没有预设任何东西……
随后是一段非常深入的分析，然后模型开始提问：
给出终极提示词后，ChatGPT输出的极具深度的分析
对提示词进行了非常详尽的分析，随后提出了一系列问题来辅助理解。
如你所见，它首先从各个角度分析请求，这个过程被称为“上下文寻根”或“退一步提示法”。
这有助于模型更全面地“思考”请求，同时将其思维限制在你请求的更丰富的语义空间内。
回答完所有问题后会发生什么？
嗯，在这个例子里，它问了我33个问题（嘿，我可没说过这个提示词不需要你花功夫……），在我回答完这些问题后，它给了我一个与我的请求高度相关且富有洞察力的回答……
使用了终极版提示词后，AI输出的内容质量很高
在这里我们可以看到，这次请求的输出结果好得多，并且完全按照我喜欢的结构来呈现。
现在，输出不仅结构如我所愿，而且其核心内容也正是我所设想的。
在过去几天里，我大量使用了这个提示词，发现它的表现比最初的“请向我提出任何你想问的问题”要好得多。
我还发现，相比那些会拖累AI上下文理解能力的大型提示词框架，它的性能也有所提升。
03 终极提示词的好处
以下是使用此提示词的一些好处：
1. 加深你对自己请求的理解（很有可能，它会想到一些连你自己都没考虑到的事情）。
2. 迫使你提供它所需的一切背景信息。
3. 让它能更好地以上下文为基础，从而理解各种可能输出的广度。
4. 增加了对话的长度，从而提高了AI给出更全面、更“用心”回应的可能性。