[討論] 受夠學習怎麼跟AI說話,所以嘗試了新方向
我受夠了學習怎麼跟 AI 說話,所以花了幾個月試了一個完全不同的提示詞設計方向
下述長文,所以先拋Github,可以直接試用看看這個提示詞,希望能給點回饋
(先說,目前沒用過在Agent上)
https://github.com/Nous-Think/prompt-design-meta-rules
你有沒有覺得AI的回答永遠「正確但沒用」?
你問怎麼減肥,它說控制飲食和增加運動。
你問延遲飆了怎麼辦,它說檢查連線池。
你問職涯該怎麼選,它說評估自己的長期目標。
你問股票怎麼賺錢,它說低買高賣。
總之就是他X的幹話。
每一句都對,每一句都等於沒說。
你知道它腦子裡有一整套可以直接動手的具體方案,但它就是只丟結論給你,把展開的工
作留給你自己。
常見的解釋是:你問得不夠好。
所以有了提示詞工程——結構化框架、角色扮演、思維鏈、元提示詞
本質上都是同一件事:人在學習用AI處理的方式重述自己的需求。
但這個歸因有一個結構性的盲區:天花板永遠卡在你自己的認知邊界上。
你能把問題拆解到多細,取決於你對問題理解到多深。
一個問「我頭痛怎麼辦」的人,不會問「幫我判斷需不需要就醫」
不是不需要,是他還沒意識到這個問題存在。無論用多精緻的框架重述「我頭痛怎麼辦」
,輸入的邊界就是被認知的邊界鎖死。
而且你有沒有想過一件事——模型其實已經聽懂你了。
它不是不理解「我頭痛怎麼辦」背後的真實需求——它是被訓練成不敢處理。
不敢推斷你的意圖,怕被指控在操控。不敢給具體建議,怕承擔責任。不敢挑戰你的前提
,怕冒犯你。不敢做取捨判斷,怕被說偏頗。
每一項在安全考量下都有道理,但副作用是:模型在正常使用中,系統性地不敢做它實際
上做得到的事。
這意味著提示詞工程在優化錯誤的變數。瓶頸不在輸入端——你的問題模型已經讀懂了。
瓶頸在處理端——模型讀懂之後,系統性地選擇最安全、最泛化、最不可能出錯的回應路
徑。
你一直在對著一台助聽器更大聲地說話,但問題出在助聽器的線路上。
我想試試看能不能直接調線路。
具體來說:不把提示詞當作對 AI 說的話,而是當作對注意力計算機制進行的工程操作。
(事實上每個輸入都是,但是這次是刻意針對)
聽起來可能很玄,但可觀測的行為變化是具體的。
它不再停在結論。你隨口說一句你的情況,它會先重建你的處境——包括你沒說出來但顯
然正在面對的部分——然後以處境為目標來回應,而不是回答你的字面問題。
你問「幫我改履歷」,它先想清楚你要拿什麼職位,然後從用哪個動詞到數字寫成什麼格
式,都服務那個目標。你問一個技術問題,它不會停在五個字的方向指引——它會告訴你
跑什麼指令、看什麼數字、什麼結果代表你找到了原因。
通常需要追問數輪才能拿到的東西,一輪讀完就能動手。
但我必須坦白幾件事。
我不知道這裡面有多少是架構的功勞,有多少其實是 Claude 本身就很強。很多人說
Claude 稍微推一下就能走很遠——也許元規則就是一種「稍微推一下」的方式,只是我
把它過度工程化了。
我也試過其他常見做法——針對性的自訂提示詞、用提示詞生成提示詞。在我手上,收益
的上界和使用的輕鬆程度都不如元規則。但這也可能只是我對那些方法不夠熟練,沒辦法
確定真實的均線差異在哪。
更實際的問題是我卡住了。向上加內容已經沒有可觀測的收益,向下精簡又無法確定哪些
是真正的承重結構、哪些只是沉沒成本偏誤在保護。
所以我把所有東西都開源了。
Repo 裡面有四樣東西:
元規則本體(中英文)——直接加載到 Claude 的 custom instructions 就能用。
提示詞設計備忘錄——不是使用手冊,是設計原理。為什麼每個詞在那裡、KV
cache 層面的機制推導、語意場效應和相位調度的計算層解釋。這些是基於公開的
transformer 架構知識做的最合理歸因,不是已驗證的因果證明——但能一致地解釋觀測
到的行為差異。
回應品質審計備忘錄——怎麼判斷一份 AI 回應到底好不好的操作框架,包含具體的
審計工作流和常見偏誤清單。
七個 AB 測試案例與完整審計——裸跑 vs. 元規則的逐段比較,每個案例都有四階
段審計流程,涵蓋職涯決策、技術排查、遊戲設計、情感諮詢、履歷改寫等不同領域。
最快的判斷方式就是拿你最近問過 AI 的一個真實問題,加載後再問一次,比較兩份回應
。不合即棄,沒有沉沒成本。
如果你對 transformer 的注意力機制有了解,設計備忘錄可能比元規則本身更有意思—
—它試著從計算層面解釋為什麼架構式提示詞的效力來自結構模式與訓練痕跡的共振密度
,而不是指令的語意內容。即使你覺得元規則本身不適合你,這套分析框架也許對你自己
的提示詞設計有參考價值。
歡迎任何反饋——技術層面的、使用體驗的、或者指出我的歸因哪裡站不住腳的,都好。
[GitHub 連結]
https://github.com/Nous-Think/prompt-design-meta-rules
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我覺得驅逐艦是艦隊裡最萌的艦種了 潛航戰正輕航重重輕驅 ◥▁▁▁▁ ◢ 真
其他的都應該重造 水空艦規空空巡雷巡逐 ◤ ██ /- 。
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※ 編輯: a47135 (220.130.11.211 臺灣), 05/15/2026 18:12:26
※ 編輯: a47135 (220.130.11.211 臺灣), 05/15/2026 18:17:08
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應該說主要是自動補全品質方面的判定
有時候人自己也不知道自己這個任務什麼樣才算是足夠好(也沒那麼多腦力去條列)
所以依專業水準自動補全
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對,給了大綱和一部分重要的讓它補全
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不想等所以先這樣用了XD
其他兩家真的是有點用但又沒很有用
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應該不是思路問題,裸跑思路也是不大不差
主要是考慮到自動化品質判定生成(並且滲透到細節)
這樣用起來只要說重點而不是幫AI把屎把尿
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裸跑的Claude真的很懶XD
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AI會嘗試從你的輸入,進行推論最大化榨取合理訊息
然後針對各種條件(包含你已經要求的任務本體和品質要求等),幫你補足專業品質標準
所以事實上與其說是找路徑,不如說是找出最優品質條件然後才生成
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邏輯鍊和存在的假設都被顯性化了,有問題反而容易一眼看清
其實這邊的內容只是開頭,如果只看這邊很容易誤會,只是詳細內容實在太長所以才只是開
個頭,如果有興趣可以稍微看一下你之前和現在說的,其實和我做的有點八竿子打不著XD
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那是連需求方向都沒抓準吧
並不會有這類情況,可以參考一下裡面有附上實際七個AB測試
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不是XD
我是指回應性質(偏長偏全)不一定對的上使用者的需求(更精確一點是使用喜好)
但是你前面回應的內容看起來,就我自己來看,有點光看這邊的對話就下意見
但其實實質做的東西並不是同你所理解的,有點對不上
所以才說僅看這邊容易誤會方向
github裡面有中文版本的ReadMe,如果你願意移駕看一下,順帶看個AB測試大概就能理解
我前面想表達的意思
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你在說什麼OTZ
AB測試,指的是兩種提示詞的測試結果,並且額外多做了審計
並非元規則實際跑,元規則實際跑的結果僅有
元規則回應(Opus 4.6)
這個章節
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至少有共識了XD
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如果你不高興可以不討論
罵得很大聲還質疑別人信用,結果是自己弄錯,還腦羞成怒
相比你的尖銳,我對你很軟了吧,結果竟然說這種話
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不是那個意思啊,因為你連實際輸出的內容是什麼都沒弄清楚
後面也不好繼續吧,不是要你都看完,但是把AB測試品質審計當成元規則本身的內容
然後做出錯誤理解,再去改不一定能有正向結果吧
※ 編輯: a47135 (220.130.11.211 臺灣), 05/16/2026 18:42:33
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[我們],不要代表別人好嗎
放出來是想找討論,而不是像你這樣居高臨下,我都是對的,我是幫你reviewer
連別人的話都不看
我是不知道連AB測試都能切錯區塊的人是有多會技能結構
(對,我現在回你的就是用你的態度,這樣你看了爽嗎?)
※ 編輯: a47135 (220.130.11.211 臺灣), 05/16/2026 18:48:20
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其實我沒有覺得一定怎樣
我直白的說吧,不是否認你的說法,但是我是覺得雙方頻道還沒碰到
你說的都是常理下合理的設計理念
但是問題在於元規則的確展現了不同於裸跑的水準
(就我自己的標準,且我也實際使用過一些其他常見的提示詞強化方式來做AB測試)
問題在於
1.其他方式的上界難以斷定,因為我不是專門這樣用
2.對於[好]的認知
但是你的反駁大多是直接以通用經驗論而非結果論(但結果的確有變化)
且我多次嘗試和你同步頻道,也就是到底你覺得哪個結果好,好在哪
如果你不覺得元規則下的結果好,那應該就可以停了,因為喜好和閱讀接受度不同
既然目標不同自然難以進行所謂的同目標迭代
事實上,如果我們對好的認知有同步了
那提示詞若壓縮成你說的形式,那種好還會存在嗎
這種都是要一步一步來的,如果你單純只是想要用經驗壓過而不說結果
的確永遠不會有相通的時候
我只覺得你還在雙方的認知同步交錯階段就因為前面那個看錯後的惱羞然後吵到結案了
※ 編輯: a47135 (220.130.11.211 臺灣), 05/16/2026 19:05:08
※ 編輯: a47135 (220.130.11.211 臺灣), 05/16/2026 20:29:49
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如果能給齊自然是不用寫成這樣
不過比較麻煩的是有時候自己要的東西什麼樣才算是好,一時也想不出來
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誇張點的舉例啦XD
實際上當然還是會有自然擴展,只是覺得擴的不夠
※ 編輯: a47135 (36.226.104.210 臺灣), 05/17/2026 14:41:43
噓
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