手把手教你原创生产力级别提示词

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前两天，我做了一场闭门直播，主要讲的如何原创自己的生产力提示词，这里有一个新概念，叫做生产力提示词，我先给生产力提示词一个定义：

生产力提示词的意思是能够直接应用到真实工作场景、能稳定产出高质量结果，且像工具一样可重复使用的提示词，它不是用来随便玩一玩或试试看的，而是真正能够成为你日常工作流程一部分的实用工具。

一个好的生产力提示词，你可以把它直接复制到任何一个大模型中，它都能快速、稳定地工作，不需要你每次都花大量时间去和AI“对齐信息差。

比如，我之前做过一个虚拟产品标题助手提示词，这个提示词就是生产力提示词，因为我直接把这个提示词放到任何大模型的对话窗口，都可以直接帮我生成非常优质的虚拟产品商销笔记标题，非常好用。

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01 为什么要有自己的生产力提示词呢？

几乎每个人都看到过很多博主都在发各种关于提示词的文章，比如 86 个超全神级指令，建议收藏”这样的爆款文章，很多人出于害怕落伍的心理，往往会第一时间将它们收藏起来。

然而真实的感觉就是，这样做基本没有效果，且更容易引发焦虑，因为提示词背后的是场景，而每个人的真实业务需求场景也是千人千面，这样的提示词你根本记不住，最后的结局就是吃灰。

所以，学会原创生产力提示词就很重要了，因为你可以根据自己的任务场景和需求原创提示词，当你通过自己的判断逻辑和审美边界，推导并沉淀出专属的提示词后，无论将其复制到哪个大模型中，都能立刻精准地为你工作，无需反复对齐信息差，从而真正摆脱工具焦虑，实现生产力的跃升。

但是，很多人的卡点是不知道怎么原创提示词，因为大多数提示词看起来都很复杂，而且很长，感觉很难原创，其实大多数提示词都不是自己纯原创，而是和AI聊出来的，是AI写的，大模型比你更擅长写提示词。

简单的讲：先给出粗糙的提问获取基础答案，然后不断迭代对话要求AI修改，最后让AI帮你把这一系列的需求压缩、总结成一套高阶提示词。

02、如何原创生产力提示词

刚刚我们明确了其实生产力提示词并不是自己写的，现在来分享下，到底该如何原创生产力提示词，这个方法可以叫做原创提示词三步法。

第一步：粗糙的提问

不要指望一次就能让AI生成完美的提示词。先用脑海中模糊、粗糙的想法直接向AI提问，让它给你一个基础的初步答案。

比如你想批量写小红书笔记爆文，你不知道怎么办，你就直接告诉AI你的需求是想要批量写小红书爆文笔记。

第二步：迭代对话，积累“动态上下文”

如果对基础答案不满意，不要重新开局，而是不断向AI提出修改要求（比如跟它说“语气太正式了”或者“不要用类似‘赋能’这种太虚的词”）。 这个不断修补的对话过程，本质上是在积累你的“动态上下文”。

其底层逻辑是：规则不是你直接告诉AI的，而是让AI从你的反应和厌恶点中，自己去发现你的判断模式、容忍边界和审美偏好。每一次反馈都在帮大模型“缩小可能空间”，直到它完全摸透你想要的感觉。

第三步：提取提示词（让AI压缩对话）

当你经过多轮调整，终于得到了一个让你极其满意的最终答案时，就需要让AI为你总结。你可以直接向AI下达指令：“请帮我生成一个通用提示词，能够让我以后直接一次性得到这个满意的答案。”这个动作叫做上下文压缩。

AI会站在“上帝视角”，把你刚才跟它聊天的所有过程（包括你没明说但它领悟到的隐性需求）转化为系统指令，压缩提炼成一套非常专业、可以直接复用的高阶长提示词。

为什么这个方法有效

核心原因：有很多东西你说不出来，但AI能总结出来。

比如我来模拟你和AI的对话流程：

• 第⼀轮：你说"这个太正式了" → AI理解：用户不喜欢正式的语气

• 第⼆轮：你说"这个有点像广告" → AI理解：用户不喜欢推销感

• 第三轮：你说"对，就是这样的感觉" → AI理解：用户想要这个方向

• 第四轮：调整一些细节

• 第五轮：你很满意

当有了这些对话后，AI压缩的本质是：把你没有说出来的东西转化成可以让其他AI识别的指令。

比如：

• "太正式了" → AI生成指令："采用非正式、口语化的语气"

• "有点像广告" → AI生成指令："避免推销感，保持真诚的分享态度

03、能够快速上手的3个提示词技巧

当你学会了原创生产力提示词后，再分享3个能够直接上手的提示词技巧，分别是AI反问法、少样本提示、提示词反向工程法。

方法1：AI 反问法（应对“需求模糊”，挖掘隐性优势）

核心理念：传统的交互是你问AI，而“反问法”是让AI向你提问。这本质上是一种“语言化的倒逼”，因为很多时候我们内心的想法是模糊的，没有好问题就无法表达出真实的诉求。提问的力量就等于AI的价值。

适用场景：挖掘自身优势、寻找IP定位、发现盲点以及提取你的“实操智慧”

举个例子：首先告诉AI你的基础想法，例如“我想在小红书做一个IP，不想陷入红海竞争，需要基于我的优势和市场需求来做”。我的提示词：我希望你对我提问，最多5个问题，一个一个问，根据我的回答调整下一个问题。

”AI会根据你的每次回答层层递进地深挖，这就是在积累“动态上下文”。聊完之后，你可以让AI给你输出一份详细的报告（比如3000字的IP指南），这样得出的结果往往能精准击中你的痛点和业务路径。

为什么每个人都要掌握AI反问法？

因为它可以有效解决人类在提问和表达时“思维模糊”的痛点，从而极大提升大模型输出内容的精准度和深度。

首先是语言化倒逼：很多时候我们内心的想法是模糊的，心里有很多想表达的东西，但如果没有一个好问题引导，就无法准确表达出来。AI反问法本质上是一种“语言化倒逼”，通过高质量的提问倒逼你梳理逻辑，因为“提问的力量就等于AI的价值”。

其次是发现自身盲点，深挖隐性经验：传统的指令往往只能调动你表层的认知，而AI的追问能够帮你发现自身的盲点，深层挖掘出你未被发现的优点、隐性的个人经验以及难以言传的“实操智慧”（hand smart）

最后是高效积累“动态上下文”：AI在一步步反问并根据你的回答调整策略的过程中，实际上是在不断地积累你们之间的“动态上下文”。这种深度的互动碰撞让AI能够彻底摸清你的真实状况和需求偏好，从而顺利推导出能够直接复用的高阶通用提示词。

方法2：少样本提示（应对“风格对齐”，彻底消除AI味）

核心理念：让AI写文章时，如果你只给干巴巴的指令（比如“写一篇没有AI味的小红书笔记”），AI是写不好的，因为它根本不知道什么是“没有AI味”。少样本提示的本质就是“给对标，快速且精准地对齐”。

适用场景：需要AI写出特定风格的内容，如小红书爆款笔记、公众号文章、有逼格的朋友圈文案等。

实操指南：

• 第一步：找顶级对标。不要用系统批量爬取，要人工去筛选。寻找同行主页的“置顶笔记”（因为出单效率最高）、“异常值笔记”（日常互动平平但突然爆火的那篇），或者搜索近三个月的高赞收藏笔记。

• 第二步：下达拆解与仿写指令。把这篇优质笔记的正文发给AI，并输入核心指令：“这是一篇优质的内容，我需要你拆解出可以复用的内容模型，并且根据你拆解的主题和我给的新主题，进行颗粒度很细致的仿写，不要机械地仿写。”

• 原理解析：AI通过拆解样本，能迅速摸清行文逻辑和情绪节奏，直接生成几乎可以直接使用的高质量、无AI味的文案，随后你甚至可以让AI把这个规律总结成提示词，用于批量生成。

方法3：提示词反向工程法（应对“偷师学艺”，从结果推导过程）

核心理念：当你看到一个非常好的AI生成结果（比如一份极具逻辑的面试题解答、一套详尽的知识库架构），不要眼馋，直接从结果反向推导提示词。

适用场景：看到精美的排版或高质量的内容模板，想要据为己有并应用到自己的工作流中。

实战操作：

第一步：给结果并反推。把那个优质的回答模板发给AI，输入指令：“当我向大模型提问的时候，我想要这样的回答。请给我一套提示词，可以像图片/案例这样回答得如此细致。” AI会立刻为你生成一套长提示词模板。

第二步：迭代打磨（关键）。AI初次反推的提示词可能过于专一（比如只针对那个特定的回答），你需要继续向AI提出修改要求，例如：“我要一套包含以上所有细节的通用版本提示词，不一定是特定岗位”，或者“输出要求严格控制在2000字以内”。

原理解析：不用自己苦思冥想怎么写结构，直接让AI自己去“逆向破解”，然后再通过两三轮对话把各种约束条件（字数、通用性）沉淀进去，你就能得到一个专业级的专属提示词。

举个例子：

我在小红书看到一个回答结构很好的面试题答案，想知道什么样的提示词才能生成这个答案，于是我就通过提示词反向工程法去帮我提炼提示词。

• 第一步（粗糙提问）：把这个回答内容直接把它发给AI，并输入：“当我向大模型提问的时候，我想要这样的回答。请给我一套提示词，可以像图片这样回答得如此细致。”

• 第二步（迭代通用性）：AI马上生成了一套提示词，但是我发现这套提示词只针对刚刚那个特定的解答（比如包含了“风险控制试点方案”等特定细节）。于是作者继续要求：“我要一套面试题，提示词包含以上所有细节……我要通用版本的回答，不一定是特定岗位了。”

• 第三步（迭代字数限制）：AI给出了通用版本，但经过测试，发现生成的回答太长了。作者没有去修改复杂的提示词代码，而是直接对AI说：“再给我一个核心字数约束 2000 字以内。”

最后总结一下，我一直反对为了缓解焦虑盲目学习AI的心态，对于普通人来说，首先就要从提示词入手，不要去收藏提示词，而是要掌握原创提示词的能力，这是最重要的技能，从此时此刻，停止收藏提示词，而是要原创提示词。

再插入一条暴论，对于普通人来说，用上顶级大模型+原创提示词，就能解决个人业务99%问题。

真没有必要跟着风口，焦虑且疯狂的各种学习，AI永远是服务人，而不是反过来，下周日我和松月的AI训练营就开营了，聚焦内容获客和IP打造，一门不焦虑，但带你一起拿结果的课，欢迎来了解：

老师介绍

松月，野生运营社区主理人，目前一人公司；组织过30+期小红书训练营，带教3W+小红书学员；长期陪跑B端小红书客户，擅长教育和知识付费赛道。

Luke，生财有术虚拟电商航海教练，累计服务学员10000+;小红书虚拟产品商家，GMV6位数；小报童专栏作者，付费订阅用户2000+；擅长AI赋能小红书虚拟产品提效，开发多个小红书智能体，使用人数1000+。

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