
很多人诧异:为什么那些非科班出身、没有提示词工程经验的人,反而能写出最硬核的 Prompt?
真相只有一个:不要自己“手搓”提示词,要学会用“元思维”“AI 思维”驾驭 AI。
分享一套我自用的「元提示词 SOP」,建议先码后看。
1/ SOP 第一步:原始素材投喂
我从来不花时间去背行业术语。 我的做法是:直接把脑子里杂乱的想法、大白话需求,甚至是我在网上看到的几篇好文章(作为风格参考),一股脑丢给大模型。
我给 AI 的指令(Input):我是这个领域的小白,但我想要达到[专家级效果]。这是我的原始想法和参考素材,请你先不要生成内容,先消化这些信息。”
2/ SOP 第二步:让 AI 构建他自己的理解体系
这是最关键的一步。很多人的 Prompt 也就是因为缺了这一环才显得“塑料”。 我会明确要求 AI 帮我补全背景。
我给 AI 的指令(Meta-Prompt):请基于你的数据库,分析上述素材。为了完成这个任务,你需要补充哪些该行业的专业术语、思维模型和评估标准?请利用这些 Know-how,为我构建一个结构化的 System Prompt
结果: AI 会自己写出一套带有“行话”和“深层逻辑”的提示词。
3/ SOP 第三步:沙盒模拟与涌现
千万别拿到 Prompt 就直接用!我一定会加一个环节:让 AI 自己模拟自己。我要看它是否真的理解了我的意图,还是只是在模仿字面意思
我给 AI 的指令: “基于你刚才写的 Prompt,请立刻生成 3 组【用户输入 →模型输出】的模拟案例
4/ SOP 第四步:导演视角的迭代
这时候我如果不满意,我不改代码,我只改“感觉”。
我的反馈方式:“这一段写得不好” “第二个案例的 Output 只有逻辑没有温度,太像机器人了。这个行业的专家说话应该是犀利且带点幽默的,请调整 Prompt 中 XXX。
直到模拟出的案例完全击中我的审美,这个 Prompt 才算定稿。
5/ 总结
这个时代的“人机协同”变了: 以前是:人学会机器的语言,指挥机器干活。毕竟 AI 更懂 AI, 现在是:人提供原始矿石和审美标准以及希望达到的结果,机器负责提炼黄金。
你不需要成为某个行业的专家才能写出那个行业的 Prompt。 你只需要成为一个“懂得如何要求 AI 扮演专家”的导演。



没有回复内容