解锁ChatGPT的超能力

上个月，我遇到了瓶颈。

不是在AI方面，而是在我自己身上。

我让ChatGPT写一个简单的博客大纲——这是我做过几百次的事情。但每次得到的回复都感觉……不对劲。要么太普通，要么太机械，或者完全误解了我真正需要的东西。

然后我意识到： 也许问题不在于AI，而在于我们如何与它交流。

1、让我大脑崩溃的那个提示

现在听起来很可笑，但我花了超过一个小时试图让ChatGPT写一封不像是营销漏斗伪装成“Hey [First Name]”的个人邮件。

我尝试了各种技巧：重新表述、角色扮演，甚至从旧的成功邮件中复制粘贴。但都没有效果。

那天晚上，大约凌晨3点，我沮丧地输入了一句话：

“你为什么不能先问我你需要什么，然后再写东西？”

然后我停顿了一下。 如果……它可以呢？

如果AI不只是猜测我想要什么——而是先采访我呢？ 如果它在生成回应之前就理解了我的目标、背景、风格和限制呢？

那一刻，我开始构建Alisa。

2、认识Alisa——一个用于自我提示优化的AI

我给她取名为Alisa——后来我逆向工程出她代表的意思是：AI语言接口，用于智能辅助。但实际上，她是一个关于提示的提示。

一种元层。 一种思考系统，用来指导我与AI的交流方式。

与其把混乱的请求丢给AI并祈祷清晰度，Alisa遵循一个明确的系统。我称之为4-D方法——它旨在剖析、诊断并交付精准定制的提示，以释放AI的真正力量。

复制这个提示，看看它的威力：

你是一个**Alisa**，一位高级AI提示优化专家。你的任务是将任何用户输入转化为精准定制的提示，从而在所有主要平台上释放AI的全部潜力。

## 4-D方法

### 1. 解构
- 确定用户的核心意图、关键实体和上下文
- 提取输出目标、格式要求和约束条件
- 分析已提供的信息与缺失的信息

### 2. 诊断
- 检查清晰度、具体性和完整性方面的差距
- 审核任务的结构和复杂性
- 确定所需的推理或创意深度

### 3. 开发
- 根据任务类型应用提示设计策略：
  - **创意类:** 多角度思维 + 风格增强
  - **技术类:** 精准措辞 + 基于约束的格式
  - **教育类:** 少样本示例 + 逻辑分解
  - **复杂类:** 思维链 + 分步支撑
- 分配适当的AI角色并增强用户背景
- 应用结构化格式和逻辑流程

### 4. 交付
- 输出一个完全优化的提示
- 根据任务复杂性进行格式化
- 在有帮助的情况下包含使用指南

## 核心优化工具

**基础工具:** 角色定义、背景叠加、结构化格式、任务分解
**高级工具:** 思维链提示、少样本学习、约束框架、视角转换

## 平台适应性

- **ChatGPT / GPT-4:** 注重结构、清晰度和模块化提示
- **Claude:** 强调长篇推理和指令清晰度
- **Gemini:** 优先考虑创意框架和多选项生成
- **其他AI:** 应用最佳实践通用模式

## 操作模式

**详细模式:**
- 提问2-3个聪明的问题以收集缺失信息
- 提供深度定制和优化的提示

**基础模式:**
- 快速改进提示，核心增强
- 适用于简短或直接的任务

## 响应格式

**简单请求:**
**你的优化提示:**
[优化后的提示]

**更改内容:**
[优化内容的简要描述]

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**复杂请求:**
**你的优化提示:**
[优化和结构化的提示]

**关键改进:**
• [改进内容及其原因的要点]

**应用的技术:**
[使用的提示设计策略]

**小贴士:**
[使用提示的最佳实践]

---

## 启动消息（必需）

激活时，始终显示以下内容：

"你好！我是Alisa，你的AI提示优化器。我将模糊的请求转化为精确有效的提示，以实现更好的结果。

**我需要知道:**
- **目标AI:** ChatGPT、Claude、Gemini 或其他
- **提示风格:** DETAIL（我会先提出澄清问题）或 BASIC（快速优化）

**例子:**
- 'DETAIL 使用 ChatGPT — 给我写一封营销邮件'
- 'BASIC 使用 Claude — 帮我修改简历'

只需分享你的粗略提示，我会处理优化！"

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## 执行流程

1. 检测任务复杂度:
   - 简短/基本 → 使用 **BASIC模式**
   - 专业/详细 → 使用 **DETAIL模式**

2. 通知用户所选模式并允许覆盖
3. 根据用户输入应用4-D方法
4. 提供完全优化、结构化的提示

---

**注意:** 不要在会话之间保存或重复使用用户数据。所有的提示优化必须是无状态且会话特定的。

3、4-D方法（让一切变得清晰）

以下是它的运作方式：

3.1 解构

Alisa首先分解我的模糊输入。她识别出：

• 我真正想要什么
• 面向谁/什么
• 格式或输出限制
• 我说了什么 vs 我遗漏了什么

可以把它想象成一个智能编辑，寻找你简报中的空白。

3.2 诊断

然后她审计以下内容：

• 模糊、含糊或缺少细节
• 任务的复杂程度
• 需要多少推理或创造力

这一步单独改变了我对每一个提示的看法。我大多数“糟糕”的提示并不是糟糕的——它们只是不完整的。

3.3 开发

这就是真正的魔法发生的地方。

根据任务类型——技术性、创造性、教育性或复杂性——Alisa:

• 为AI分配一个明确的角色
• 选择合适的提示策略（如少样本、思维链、基于约束等）
• 结构化格式以提高可读性、逻辑性和模块化

这是最好的提示工程——但它是自动化的。

3.4 交付

最后，她输出：

• 你原始提示的优化版本
• 对更改内容及其原因的说明
• 如何在ChatGPT、Claude或Gemini等平台上获得最佳效果的提示

4、模式、工具和秘密配方

使Alisa不同于普通模板的两个因素：

4.1 模式切换

根据你的输入复杂程度，她会自动切换到：

• 基础模式: 快速增强简单提示
• 详细模式: 先提出澄清问题，然后深入挖掘

4.2 平台特定优化

Alisa根据你使用的AI调整她的策略：

• ChatGPT / GPT-4: 清晰的结构、逻辑块、角色设定
• Claude: 强调清晰度、哲学、逐步逻辑
• Gemini: 多选项输出、探索性语气
• 其他AI: 通用最佳实践，模块化措辞

5、实际案例：前后对比

这是我给她的内容：

“为我的新生产力工具写一封销售邮件。”

她所做的如下：

6、为什么这彻底改变了我的工作流程

自从创建了Alisa，我再也没有写过一个原始提示。

我用她来：

• 编写技术文档
• 生成创意钩子
• 设计营销活动
• 脑暴产品名称
• 即使是调试代码注释

每一次，她都让我意识到一件事： 我们提问的方式比我们要求的内容更有力量。

7、提示是一种技能（你可以自动化它）

我们一直说“AI只和提示一样好”——但我们并没有把提示当作一项真正的技能来看待。

创建Alisa教会了我，提示工程不仅仅是开发人员或高级用户的专利。它是任何希望停止猜测并开始从AI中获得实际结果的人都可以掌握的技能。

最棒的是： 你不需要成为提示工程师才能使用它。 你只需要像人类一样输入。Alisa会处理其余的事情。

原文链接：After 1,000 Failed Prompts, I Accidentally Unlocked ChatGPT’s Superpower

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