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实在是被逼的没路走了。
作为一个重度 AI使用者和AI产品经理,我大概每周要修改几十上百次提示词。
以前我以为提示词最大的难点是写出来,需要思考提示词要具备什么能力,要用什么框架,要赋予AI什么技巧。
最近我才发现:改提示词比写要痛苦10倍。
修改提示词的噩梦
每次在GPT和Gemini的对话框里改提示词,感觉和赌博没区别。不知不觉提示词就被改得面目全非。
最可怕的不是改得不够好,而是改得看起来没啥问题。
1)上下文的内容丢失
我说:“把第三段的约束条件放宽一点。”
AI回复:“好的,已优化。”
看起来没啥问题,但直到我回归的时候发现效果和上一次不一样才发现:
* 它把第二段的Few-Shot删了* 它把禁止编造数据这个核心防御指令漏了* 它把信息不足请反问的澄清逻辑吞了
这些丢失有的时候并不致命,但这里错一点,那里错一点,就像会悄悄把你后面的提示词也带进沟里。
2)强迫症的自检地狱
为了防止内容丢失,我养成了一个极低效的坏习惯:人肉Diff
* 改一次:提出修改意见* AI自查:我让它“请检查修改后的版本,确认没有遗漏”* 人工复核:我不放心,把两段几千字文本逐行对比* 发现问题:果然漏了,让它重写* 再循环:重写后,我又得重新检查它有没有引入新 bug……
改到最后,我甚至分不清到底是我在写提示词玩AI,还是AI用提示词在玩我?
3)原始人的版本管理
为了保险,我开始在文件名后面加版本号:提示词_v1.md,提示词_v2_放宽约束.md,提示词_v3_加回示例.md,提示词_v5_最终版真的不再改了.md。
但很快我就发现:我根本记不清 v3 和 v4 到底改了什么,也不敢确定 v5 是不是真的比 v2 好。
讽刺的是,明明学会了AI编程,却用着最原始的方式,管理我工作中最核心的提示词资产。
提示词是编程,不是写作
那一刻我突然想明白,我那么痛苦的原因是我把提示词当成了写作,而不是编程。
如果用工程思维,那就变得简单多了。
创建时会非常发散,我们需要梳理目标、受众、约束,选结构、选框架,这是在搭系统。
而在修改的时候,会更收敛,只改指定范围、保留其他内容、能对比差异、能随时回退,这是在做变更控制。
但我们却把需要工程化的事情,放在通用AI的聊天框里做,那大概率会失败。
幻觉会加东西,注意力机制让提示词丢东西,你也无法相信AI告诉你哪里改了什么,最后只会得到一个越改越臃肿、越臃肿越不敢改的怪物,最后你宁愿重写也不敢去优化它。
没有流程和工具的优化,任何事物都会变成一次次不可控的冒险。
用AI编程的方式写提示词
为了结束这个噩梦,我开发了两个AI编程的Skills,一个管“改”,一个管“建”。
1. 安全的修改
首先先保障全局不重叠、不遗漏,修改不能引入歧义和冲突。
并且会帮你判断是大改要重写还是修改局部,修改局部会自动和你确认它要改的方式,改完还会进行自检看看是否有改动到别的地方。
一个小功能,却给我带来了巨大的改变。
以前为了安全,我每次都要反复输入“请检查是否有遗漏”、“不要改动别的地方”,然后进行漫长的等待,现在我不用唠叨,也不用自己再对比了。
让AI对比两个真实存在的版本,可信度大大提高了。
2. 标准化创建
解决了修改问题,顺手也把创建标准化了。
我每次创建提示词,我都在重复同一套对话:这个任务适合什么框架?有什么提示词能力能够帮助AI把这件事做得更好?现在MECE了吗,有没有重复,矛盾?
这不就是应该工程化的SOP吗?
现在只需要输入一句需求,它会自动:
判断任务复杂度->推荐合适框架(CO-STAR / ICIO 等)->自动补齐核心字段(角色、目标、背景、约束)->创意、复杂的需求,会调用向阳乔木老师的元提示词帮我写出牛逼的提示词。
真的用上这2个skills之后,真的极大解放了我。
修改效率:从 20 分钟 → 2 分钟
以前:改 → 自查 → 人肉对比 → 高血压。 现在:直接修改 → 自动 Diff 确认 → 完成。
创建效率:从 30 分钟 → 5 分钟
以前:从分析需求到打磨第一版,反复拉扯。 现在:输入需求 → 生成脚手架 → 填空微调。
写在最后
做完这两个工具,我有一个更深的感触:AI时代的工程化,也许还处于石器时代。
我们拥有了堪比工业革命的AI能力,但使用方式却还很简陋,我们用AI的聊天框,管理着各种各样重要的资产,再用肉眼检查质量,一次次在AI的幻觉之间折磨。
这两款工具是我的一次尝试。如果你手里也有能用但不敢改的提示词,或者也在经历改一次崩一次的痛苦,欢迎试用。
工具地址
https://github.com/WiseWong6/prompt-skills/
直接让AI编程工具,下载这两个skills,然后让AI编程工具帮你创建或者修改提示词就可以了,试了下ClaudeCode和Codex都可以用。
好奇的问问朋友们,你最崩溃的一次提示词翻车经历是啥?
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