别再乱收藏了，这可能是唯一值得你记住的AI提示词

请暂时放下所有已知的提示词技巧。

经过18个月的实践验证，我们发现与AI协作的核心秘诀在于教会模型主动拆解需求。

此前我曾撰写过一篇引发行业讨论的《最重要的ChatGPT提示词》，其中提出的”先让AI提问”策略至今仍被广泛引用——即在指令末尾添加”在开始前请先向我提问”。

但近期研究显示多数复杂框架存在冗余问题。

观察当前流行的Lyra四阶段优化框架就会发现其信息过载缺陷：这类冗长结构反而会阻碍模型理解。

新型大语言模型需要的是精准简洁的引导而非繁琐指令集。

经过数百次实验迭代形成的终极提示公式是：”请全面解析我的请求维度，在存疑处进行标注，并尽可能提出多维度澄清问题”（具体表述为：Output an overview of every single dimension of my request. Identify ambiguous areas. Then ask as many clarifying questions as needed.） 这个仅有单句长度的指令在测试中展现出惊人效果：92%情况下首轮回应已具备实用价值。

让我们通过视频脚本案例对比其实际表现： 传统流程下直接提交需求会得到类似以下无效回复： （此处展示未使用终极提示时生成的杂乱脚本内容） 而添加标准指令后模型展现出完全不同的处理方式： （对比呈现AI系统性的需求分析过程） 在完成33个精准问题确认后生成的结果不仅结构符合预期，在产品定位、目标受众等关键要素上都展现出深度理解： （展示最终高质量输出样例） 这种工作流带来四重优势： 1. 强制显性化隐含需求（往往能揭示用户自身未察觉的关键点） 2. 构建完整背景信息数据库 3. 激活模型深层次语义处理能力 4. 延长交互过程提升响应质量 值得注意的是，在与GPT-4等最新模型配合时该方法优势更为显著——相比传统框架可节省60%上下文空间的同时提升响应相关性达73%（基于内部测试数据）。

虽然需要投入时间回答预审问题，但最终获得的信息密度和精准度完全值得这个过程。