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提示词工程
提示词工程是引导大模型输出的指令设计技术。来分享调试策略与实战技巧，一起探索如何高效驱动 AI。
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- 目前用过最实用的一条 PPT 提示词。
把资料发给 AI 后，补上这段：
“先判断这次汇报最需要听众记住什么，再围绕这个目标设计整套 PPT。不要按照原文顺序分页，也不要机械压缩内容。请逐页给出标题、核心信息、建议图表、页面结构和口播重点。每页只承担一个任务，页面之间要有明确的因果、递进或转折关系。”
这段提示词解决了一个常见问题：
很多 AI 做 PPT，本质上只是把长文切碎，再分别放到不同页面。
结果页数很多，信息很多，听众却不知道你到底想说明什么。
真正有效的 PPT，应该先确定结论，再安排证据和顺序。
先解决逻辑，再处理排版。
这才是 AI 生成 PPT 时最关键的一步。#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法
329 25121 
35 68- 客户想用AI挖小红书商机，我没先做“全站爬虫”。
热度只能告诉我哪里吵，真正值钱的是评论里的购买阻力：嫌贵、难用、找替代、场景不匹配。
我直接让AI把这些脏活累活聚成“机会卡”，保留用户原话、场景和现有替代方案，再交给人判断。
抓10万条评论没意义，提前挖出一个真需求才是搞钱刚需。#AGIBuilder #AI工作流 #提示词工程
3 60 - 我问了一圈中小学老师，发现他们真不缺“会聊天的大模型”。
缺的是一个能把作文批改、错题分析、备课、答疑、复习计划串起来的工作台。
我会让AI先接住统计、筛查、归类这些脏活累活，再把“这个学生卡哪、下一节课讲啥”留给老师判断。
教育AI别急着替老师，先把老师从重复劳动里救出来。#AGIBuilder #AIGC创作大赛·夏日 #提示词工程
7 32 - 文章总有一股“AI 味”？这 10 条改写指令建议直接存。
不是让 AI 重写一遍就完事，而是要针对不同问题分别处理。
1、降低机械感
“请重写这段内容，让表达更接近真人写作。减少过度规整的句式，加入少量自然口语，避免每段长度和结构过于一致。”
2、提升文字表现力
“请润色这段内容，替换过于平淡的词语，调整句式和节奏，但不要改变原意，也不要堆砌华丽辞藻。”
3、让结构更清楚
“请拆开过长句子和复杂段落，删除容易产生歧义的表达，并按照内容逻辑重新分段，必要时加入小标题。”
4、调整语气
“请根据目标受众和使用场景重新调整语气，控制专业术语数量，让表达既符合场合，又自然易懂。”
5、增加细节和可信度
“请找出内容中过于笼统的部分，补充具体案例、数据、场景或背景解释，让观点更加具体、有说服力。”
6、删除废话
“请保留核心观点，删除重复信息、无意义修饰和可以省略的句子，让整段内容更紧凑。”
7、改善阅读节奏
“请重新调整句子和段落节奏，长短句交替，避免连续使用相同句式，让阅读体验更自然。”
8、围绕主题扩写
“在不偏离核心观点的前提下，补充相关案例、解释和论据，让内容更完整，但不要为了增加字数强行扩写。”
9、模仿参考风格
“先分析这段参考内容的语气、节奏、结构和表达习惯，再围绕我的主题重新创作。学习风格，不照搬原句。”
10、精准改词
“检查文中模糊、重复、空泛的词语，替换成更准确、更自然的表达，同时保证整体语气统一。”
真正好用的方式，不是一次把 10 条全塞给 AI。
而是先判断文章的问题到底在哪：
太机械，就改节奏。
太啰嗦，就删废话。
太空，就补细节。
太乱，就重做结构。
对症下指令，通常比一句“帮我降低 AI 味”有效得多。
#提示词工程 #黑客松进行时 #AI工作流 #黑客松进行时
12 37 - 聊完几个欧美视频博主需求，我发现他们缺的不是AI写标题。
真正耗时间的是：找选题、拆趋势、改英文表达、剪视频、看评论、复盘数据。
我直接做一个AI创作工作台，把海外内容雷达、脚本改写、多平台适配、评论洞察、数据复盘串起来。
不是让AI替代创作者，而是给一个人配一支内容团队。
把重复劳动这些脏活累活交给AI，才是出海创作的搞钱刚需。#AGIBuilder #AI工作流 #提示词工程
2 20 - 兄弟们，高职院校的专业调研报告绝对是隐藏的搞钱刚需！以前全靠人工发问卷、手搓报告，一个项目拖两三个月，效率奇低。
我直接用n8n全自动抓网页和招聘数据，底层跑Dify私有化部署搭多维标签库，保护敏感数据同时疯狂压榨算力。上层挂Coze搭Agent工作流加Skill，只要输入专业和年份，带标准表格的研报初稿秒出！
扒数据、套格式这些脏活累活全被系统包揽。工期直接压到三周，对传统人工行研纯纯降维打击！全国上万个专业点，这套“私有库+生成工作流”的打法，就是闷声发大财的利器。#AGIBuilder #AI工作流 #提示词工程
3 32 - 朋友干了10年突然被裁，我发现他缺的根本不是一份简历。
我直接把过去项目、岗位筛选、模拟面试、技能补缺、现金流、人脉重启全塞进一个AI工作台。
AI负责把10年经历重新翻译成“能卖的能力”，把刷岗位、整理JD这些脏活累活接走。
职业重启最怕乱，先把下一步变成每天能执行的任务。#AGIBuilder #AIGC创作大赛·夏日 #提示词工程
1 20 - 最近帮一家财税工程咨询公司搭了套私有化AI数字员工。这种机构做审计、测算，数据绝密，根本不敢碰公有云。
我直接用Dify搞本地部署，底层接DeepSeek或全本地大模型，再搭个硬核的RAG知识库，把法规、历史报告全喂进去。现在AI直接按标准出造价和可研报告初稿！
数据死锁本地，效率翻倍。全国50万家财税审计机构都有这种合规提效的痛点，私有化部署绝对是搞钱的大蓝海！
#AGIBuilder #AIGC创作大赛·夏日 #AI的神奇用法 #AI工作流 #提示词工程
14 116 - 🔥一个增长负责人留存的作战顺序
大多数增长负责人第一次真正"看见"流失,是在季度复盘会上。你辛苦拉来的新客收入,几乎原封不动填进了老客溜走留下的坑。数字还在涨,但问题一直在底下扩散。流失一旦压不住,你所有的获客动作都在给一个漏水的桶注水。
流失不是单点问题,而是一叠小问题摞在一起。
第一层:市场。你选的品类和客群,已经给留存上限封了顶。每天要打开的工具留存自己成立;一辈子只用一次的工具,再好的设计也救不了。接手一个天生高流失的品类,你能做的是"优化",不是"翻盘"。花预算前先问:这个客群有没有"每周甚至每天回来"的内在理由?
第二层:别信综合流失率。它是平均数,擅长把真正放血的那两三个cohort藏起来。10%的背后,可能一个cohort只流失5%、另一个在以20%失血。破局靠分层:在onboarding埋短问卷抓角色、公司规模、使用场景,再和"谁留下、谁急着走"交叉。同时看留存曲线的形状和毛留存,别被NRR骗了
第三层:激活。十个人注册、一个人到达价值瞬间,你手上就是"穿着流失外衣的激活问题"。抓手是摩擦:一上来要信用卡、塞满功能的界面、该出现产品的地方先塞长问卷,每一步都在拉长 time-to-first-value。先给价值,而非索取。
第四层:非自愿流失。相当一部分流失来自从没想走的客户,只是卡扣款失败了。在很多公司这占全部流失的两到四成。一套像样的dunning系统能救回七到八成。约一到两周工程,零新增获客,把收入抬高好几个点。
第五层:年付和挽留弹窗,买时间不治病。年付把客户锁十二个月,现金流大利好,但只是把流失递延到续约日,真正该盯年度续约率。挽留弹窗是杠杠低的一项,它在决定硬化之后才介入。
第六层:负流失,才是终点线。目标从来不是零流失。真正的奖赏是一个膨胀速度快过泄漏速度的存量盘:留下的客户加座席、升套餐、买相邻产品,快过流失带走的速度,哪怕不签新 logo,大盘也在长。路径是卖给团队在长的客户、把协作焊进工作流、扩张到相邻产品、用量或按席计费。
一点流失,只是市场在诚实地告诉你:你适合谁,又从来没适合过谁。真正的转变,是按顺序从上游修到下游,而不是永远在漏斗底下,一边挽留,一边给桶注水。
#创投好文推荐 #AI的神奇用法 #提示词工程
4 01 - 我拆小学老师需求时发现，最需要AI的不是生成一篇作文。
真正耗时间的是：批作业、找错因、分层练习、整理家长反馈。
我直接把AI变成教学副驾：数学错题拆成读题、列式、计算；作文先查问题、再启发孩子表达。
AI负责整理和诊断，老师负责理解孩子。
教育AI别替孩子思考，先把老师的脏活累活接走。#AGIBuilder #AI工作流 #提示词工程
3 00 - 开源了一个有点审美的图表 skill。
一种很新的做图表的方式，用html来把数据可视化，优点非常明显，设计更多丰富，还有精美动效。
这是一个单色的图表skill，有48种图表模板，涵盖基础图表到复杂数据图表。
使用非常简单。在GitHub找到 larashero3-dotcom/lieflat charts，复制给你的agent安装，再把你的数据发给agent，让它用lieflat charts做成图表，就可以了。如果你用Moxt的话，就会更简单，在 moxthub 里找到这个skill，装进空间即可。
希望大家喜欢～
#提示词工程
6 02 - 理发店最难的不是剪，是对齐预期。我直接做了个 AI 发型预览器：顾客自拍上传，系统看脸型、发量、发际线，推荐几款发型，再生成剪后效果图。
发型师负责专业判断，AI负责把沟通这种脏活累活前置。
线下门店想提升转化，这就是搞钱刚需。
#AGIBuilder #AIGC创作大赛·夏日 #AI的神奇用法 #AI工作流 #提示词工程
3 51 - AI让做产品变简单了，但产品变成生意更难了
最近一个周末的coffee chat，3个人聊了2小时，有一些点我回头想了挺久。
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To B 的AI转型，卡住的地方不在技术
真正反复出现的问题更像这样：
- 老板是想推动的，但中层通常更关心“不要出问题”
- 一线员工会觉得流程被打乱，甚至多了一层负担
- 很多需求其实说不清楚，是在做的过程中才慢慢定义
- 一旦涉及自动化，责任边界就变得很模糊
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出海这件事，难在进入系统
他其实也在认真考虑出海，但卡住的地方非常现实：公司主体、支付、合规。
这第一道门槛的复杂度，会直接让很多人停在“想一想”的阶段。
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Codex之后，一个很微妙的变化
大多数会停在一个阶段：
产品有人用，也确实解决问题，但就停在那里。
不是因为它赚不到钱，而是因为下一步没人真正去做决定：
要不要收费、收多少钱、第一批的陌生用户从哪里来。
有用的东西到可以交易的产品，中间其实有一段挺大的断层。
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技术在往前走，但渠道几乎没动
这可能是整场聊下来我感受最明显的一点。
这里的成本，不只是投广告，还包括：
你要花多少时间去试不同渠道、要踩多少坑、以及中间那种不确定性带来的消耗。
目前还没有出现一个东西，可以把“找到第一批用户”这件事，变成一个标准动作。
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一个我还没想明白的问题
渠道这件事，会不会也被AI重构？
比如有没有可能：
用户是谁、在哪里、用什么方式触达，这一整套流程被自动化；
或者反过来，渠道本质上就是信任和关系，很难被工具替代。
如果后者成立，那接下来一段时间，增长能力可能会变得更分化，而不是更平均。
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这次聊天之后，我最大的一个感受其实很简单：
能把东西带到用户面前的人，还是少数。
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也挺好奇大家的看法：
你现在在做的东西，卡点更偏“产品”，还是“让别人知道它存在”？
如果你也在做类似的事情，或者最近在想这些问题，后期我们也会持续约一些这种小范围的coffee chat，基本都是围绕AI、产品和增长这些话题，很多时候比自己一个人想更有意思。
有共鸣的话，可以在评论区聊聊你最近在做什么，或者卡在哪个阶段，我们在下一个coffee chat再见
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法
5 01 - 很多人做AI资讯雷达，第一步就是写爬虫。
我直接先改架构：抓数据只是开始，去重、版本识别、AI摘要才是真正价值。
同一条AI资讯可能出现在X、YouTube、小红书多个平台，没有事件合并，最后只是制造信息垃圾。
把博主监控、内容变化、趋势判断接进工作流，才是真正的搞钱刚需。#AGIBuilder #AI工作流 #提示词工程
2 01 - 兄弟们，别再单机跑AI编程工具了！最近接了个大单，客户团队天天本地写代码再同步服务器，协同简直是灾难。
我直接把Codex拉到远端真实项目环境里部署，接上多模型分工疯狂压榨算力！主模型写核心逻辑，小模型搞代码审查。环境对齐、跑测试和写规范注释这种脏活累活，全靠配置好的中文Skills自动化包办。
让AI在统一标准下干活，对过去那种散装单兵手搓代码纯纯降维打击！把个人经验固化成全组能用的数字资产，这绝对是B端技术落地的搞钱刚需！#AGIBuilder #AIGC创作大赛·夏日 #提示词工程
3 00 - 🚀AI产品出海陪跑｜限量内测招募中！
我们正在找1–3 位AI Founder，一起做一件很“真”的事：把你的产品带到海外市场，跑一轮真实的商业化验证
不是写报告，不是聊战略，是一起下场做
—
我们是谁
一个AI原生创投组织，由AI Founder、Builder、资源方和资本伙伴组成
简单说，我们不是“顾问型团队”，而是会一起动手的那种：
✅ 懂产品
✅ 懂增长
✅ 懂商业化
✅ 有海外资源
✅ 有真实项目经验
我们做的事情很直接：
陪你把一个AI产品，从“能用”推进到“能卖”
—
能调动的资源包括
- AI Founder、Builder；
- 产品、增长、内容、运营和商业化能力；
- 法律、财税、主体、支付等专业服务资源；
- 海外节点与合作资源；
- 创作者、行业从业者、渠道及企业合作网络；
不会一上来就套模板，而是先搞清楚：
你的产品现在最需要什么
—
入选后，我们会一起做这些事
- 判断优先进入的国家、市场和目标用户；
- 深挖当地用户需求、竞品、定价与购买方式；
- 调整产品定位、海外表达和商业化路径；
- 完成语言、内容、落地页、销售材料的本地化；
- 找到并触达第一批海外用户/客户/创作者/渠道；
- 对接当地运营者、行业专家及必要资源；
- 设计并推进测试、付费试点或首轮销售；
- 根据真实反馈，决定继续、调整还是停止。
重点是：
👉 每一步都围绕“真实用户 + 真实付费”。
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✅我们更想找这样的你
- 已经有MVP/Demo/可用产品
- 做的是AI/Agent/SaaS/开发者工具/AI原生服务
- 有一定用户、收入或明确验证过的场景
- 正在考虑出海
- 卡在市场选择、本地化、第一批用户、渠道或商业化
- Founder本人愿意亲自参与用户沟通和产品调整
我们承诺一件事：
👉 所有动作都围绕真实市场，而不是PPT
—
📩如果你感兴趣，私信我们这些信息
- 产品名称+一句话介绍
- 产品或Demo地址
- 产品BP
- 当前用户&收入情况
- 想进入的海外市场
- 当前最大的出海卡点
- 接下来4–6周你能投入的时间
—
我们想找的是愿意一起下场、一起验证、一起拿结果的人
#AI工作流 #创投好文推荐 #提示词工程
3 02 - AI漫剧反复抽卡，先别急着堆提示词。
我现在直接按“一镜一任务”拆：角色图管长相，提示词只管这一镜发生什么。
走位、情绪、群众、运镜全塞一条，模型必然乱猜。
先低成本试镜，把错误变便宜，再压榨算力精修。
少让模型猜一次，就少烧一轮积分。
#AGIBuilder #AI的神奇用法 #提示词工程
4 00 - 我问了一圈珠宝一线销售，发现最难的根本不是背话术。
客户说“随便看看”，你得猜预算；试了半小时不买，你得判断卡在哪；人走了，还得记得什么时候再联系。
我直接把接待、选品、报价权限、跟进提醒塞进一个AI工作台。
让AI接住记忆和判断前的脏活累活，销售把时间留给成交。#AGIBuilder #AI工作流 #提示词工程
1 00 - 这单客户手里已经有 Dify 模板，但离真能用还差一层行业定制。
我直接把模型、法规库、合同范本、企业内规拆开重做，再按行业改风险规则和输出格式。
通用模板负责80分，剩下20分靠业务理解。
法务逐条核查这种脏活累活，交给智能体先筛，人负责拍板。#AGIBuilder #AI工作流 #提示词工程
3 00 - 这单MCN需求很典型：账号越多，数据越乱。
我直接用 Codex + 飞书 + 抖音数据，把对标爆款、评论痛点、矩阵指标全串起来。
运营不用天天截图搬表，脏活累活交给自动化。
情感赛道拼的不是灵感，是谁先把爆款结构压榨成增长看板。
#AGIBuilder #AI工作流 #提示词工程
4 00 - 很多商家想做“低粉爆款监控”，第一反应是抓数据。
我直接先改需求：别追点赞数，要找商业信号。
粉丝量只是入口，真正值钱的是增长速度、评论购买意图、内容结构和复现可能。
AI负责筛选和拆解，人负责判断和跟进。
搞钱不是做一个链接排行榜，而是把运营刷一天的脏活累活，变成每天可复盘的增长雷达。#AGIBuilder #AIGC创作大赛·夏日 #提示词工程
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