別再套「提示詞公式」了！ 7個高階思維，讓 AI 成為你的超強隊友 |含實戰手冊

觀看次數：690次 2025年12月1日 #PromptEngineering #AI提示词 #ChatGPT
我扒光了 AI 高手的思考過程，總結出這 7 個“人話版”提示技巧
“我們都經歷過這一刻...
對著AI念了一長串『咒語』，
結果它卻給了你一堆需要『返工』的垃圾。 "

問題到底出在哪？

今天我要告訴你一個反常識的真相：
你越是套用「提示詞公式」，AI給你的答案就越平庸。

因為真正的高手，從不把AI當機器，而是當“隊友”。
他們掌握的，從來不是「提示詞範本」，而是“與AI溝通的思維”。
這套思維，決定了你輸出結果的上限。

今天，我就把高手圈裡秘而不傳的7個思維模型，
毫無保留地分享給你。
相信我，今天的內容含金量極高，你絕對會想看第二遍。

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本期內容
7個高階Prompt思維模型詳解
每個思維配實戰案例演示
從平庸到卓越的質變方法
完整可複製Prompt範本
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視頻時間軸
00：00 開場：你的痛，我懂
00：08 為什麼套公式讓AI答案平庸
00：50 思維一：思路透明化（寵物零食品牌社媒計劃）
01：40 思維二：反向提示（小紅書爆款美食探店筆記）
02：26 思維三：少樣本提示（冥想助眠App推送文案）
03：01 思維四：元提示（銷售數據分析）
03：42 思維五：鏈式提示（遠端工作效率深度長文）
04：22 思維六：視角切換（技術分享會邀請函）
05：01 思維七：自我反思（成都美食旅遊行程）
05：33 核心總結：成為更好的溝通者
06：13 福利領取方式

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7個高階思維模型詳解

【思維一：思路透明化 Transparent Reasoning】
核心理念：多解釋一句“我是怎麼想的”，結果好十倍

錯誤做法：
“幫我為我的寵物零食品牌寫一份社媒計劃”
→ 像沒睡醒的實習生寫的，毫無靈魂

正確做法：
把思考過程「透明化」告訴AI：
角色：你是什麼身份
背景：品牌情況、市場定位
目標使用者：誰會買你的產品
品牌調性：什麼風格
本周目標：建立形象 or 賣貨
產出格式：表格、清單還是文案
實戰案例：寵物零食品牌社媒計劃
→ 結果天差地別

關鍵洞察：
像給新同事做詳盡入職培訓
AI需要上下文才能給出好答案

【思維二：反向提示 Reverse Prompting】
核心理念：讓AI成為你的“風格解碼器”

當你看到「只可意會，不可言傳」的風格
別自己費勁模仿，讓AI幫你解碼

三步走：

1. 把范文丟給AI，讓它扮演“內容分析專家”
2. 讓它總結風格要素（標題、開頭、段落結構）
3. 讓它生成可複用的“提示詞範本”

實戰案例：小紅書爆款美食探店筆記

價值：
得到一個可無限複用的“風格魔法棒”
以後直接用範本填空即可

【思維三：少樣本提示 Few-Shot Prompting】
核心理念：給AI看幾張“標準答案”

簡單粗暴但極其有效
在提出要求前，先喂給AI 2-3個優質例子

實戰案例：冥想和助眠App推送通知文案

直接讓AI寫：
“今天你冥想了嗎？” （毫無感覺）

先給幾個充滿詩意的範例：
AI立刻抓住精髓，生成溫暖、觸動人心的句子

關鍵：百聞不如一見，對AI也是如此

【思維四：元提示 Meta Prompting】
核心理念：讓AI幫你寫提示，做你的“提示教練”

面對複雜任務無從下手時
別自己硬扛，讓AI幫你寫提示

實戰案例：市場新人分析複雜銷售數據

正確做法：

1. 告訴AI你的最終目標
2. 讓它扮演「數據分析顧問」 反過來向你提問
3. 你回答問題 = 理清思路
4. AI根據回答生成“終極提示”

價值：從“使用者”變成“指揮官”

【思維五：鏈式提示 Chain Prompting】
核心理念：把大象切成一小塊一小塊吃

別指望用一個「巨型提示」解決複雜問題
拆解成邏輯相連的幾個步驟，一步扣一步

實戰案例：遠端工作效率深度長文

高手做法：

1. 第一步：生成文章大綱（確保框架對）
2. 第二步：只寫其中一個章節
3. 第三步：尋找例子/論據豐富內容

每步建立在上一步基礎上
每步品質牢牢掌握在你手裡

【思維六：視角切換 Perspective Shifting】
核心理念：給自己請一個“虛擬評審團”

我們最容易陷入思維定式
寫完東西別急著發佈，讓AI當“陪審團”

實戰案例：線上技術分享會邀請函郵件

讓AI戴上不同角色的「面具」審視：
資深前端架構師：技術深度夠嗎？ 主講人是誰？
忙碌的CTO：對我有什麼好處？
前端小白：我聽得懂嗎？ 對我有用嗎？
價值：從意想不到的角度發現盲點

【思維七：自我反思 Self-Critique】
核心理念：讓AI自己「卷」自己

拿到AI第一版答案后
別急著複製粘貼，追問一句讓它自己“卷”

實戰案例：成都美食旅遊行程

追問方式：
“請批判性地審視你剛才的方案”
路線邏輯有漏洞嗎？
潛在風險（排隊）考慮了嗎？
方案深度夠嗎？
有遺漏什麼因素嗎？
價值：迫使AI啟動批判性思維
得到更嚴謹、周全的答案

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核心總結

這七個思維模型都指向一個核心： 成為一個更好的溝通者 我們不再是把AI當作：
搜尋引擎
執行工具

而是把它當作：
聰明但缺乏上下文的“最強隊友”

優秀的提示，從來不是背公式
而是成為一個更好的思考者

把AI當作你的隊友
它需要理解你的思考
才能真正幫你解決問題

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免費福利

【AI高階思維實戰手冊】

包含內容：
7個思維模型完整說明
每個模型的實戰案例
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進階使用技巧

領取方式：
關注嗯哌，成為AI腦庫玩家
評論區留言：“7個高階思維prompt”
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互動區

你最常用哪個思維模型？
A. 思路透明化
B. 反向提示
C. 少樣本提示
D. 元提示
E. 鏈式提示
F. 視角切換
G. 自我反思
或者，你有什麼Prompt技巧想分享？
評論區告訴我！

想看更多內容？ 留言告訴我：
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Gemini Pro
這是一份由資深內容主編為您精心整理的「深度逐字稿報告」。我已將影片內容進行了邏輯重組、去蕪存菁，並加上了專業的編輯點評。

以下是針對影片內容的完整分析：

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深度逐字稿報告：七大 AI 高階思維模型

步驟 1：高階摘要 (Executive Summary)

• 打破公式迷思：盲目套用「提示詞公式（Prompt Templates）」往往導致平庸的結果；真正的高手不把 AI 當機器，而是視為需要溝通的「隊友」。
• 核心思維轉變：掌握 AI 的關鍵不在於模版，而在於與 AI 溝通的思維邏輯。你的思考深度決定了 AI 產出的上限。
• 七大實戰模型：影片詳細拆解了 7 個高階思維模型，包含：思路透明化、反向提示、少樣本提示、元提示、鏈式提示、視角切換、自我反思，旨在解決 AI 產出「幻覺」或「質量不佳」的問題。
• 從使用者變指揮官：透過這些技巧，使用者將從單純的指令下達者，轉變為引導 AI 思考、審視與優化的指揮官。

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步驟 2：完整精修逐字稿 (Refined Transcript)

【引言】為什麼你的提示詞無效？

我們都經歷過這一刻：對著 AI 唸了一長串咒語，結果它卻給了一堆需要「返工」的垃圾。問題到底出在哪？

今天我要告訴你一個反常識的真相：你越是套用「提示詞公式」，AI 給你的答案就越平庸。因為真正的高手，從不把 AI 當機器，而是當「隊友」。他們掌握的從來不是提示詞模版，而是與 AI 溝通的思維。這套思維，決定了你輸出結果的上限。

今天，我就把高手圈裡秘而不宣的 7 個思維模型，毫無保留地分享給你。

思維一：思路透明化 (Transparent Reasoning)

核心心法：把 AI 當成你的新同事，而不是一個只會執行的工具。

想像一下，你讓新同事幫你幹活，你會只說「你看著辦」嗎？當然不會。你會告訴他背景、目標和你的想法。對 AI 也是一樣。

如果我們只給 AI 一個模糊的命令，例如：「幫我為我的寵物零食品牌寫一份社媒內容計劃。」它給出的答案就像沒睡醒的實習生寫的，毫無靈魂。

但如果我們把思考過程完全透明化地告訴它：

• 角色與背景：告訴它你是誰，品牌叫「毛茸茸能量站」。
• 目標用戶：25-35 歲的都市養寵青年，視寵物為家人。
• 品牌調性：專業、溫暖、有趣。
• 具體目標：本週目標是建立形象，而不是賣貨。

當你像給新同事做入職培訓一樣，詳細解釋「我是怎麼想的」，結果會好十倍。記住，多解釋一句你的思路，AI 的產出就精準一分。

思維二：反向提示 (Reverse Prompting)

核心心法：讓 AI 成為你的「風格解碼器」。

當你看到某種只可意會、不可言傳的風格（例如爆款美食探店筆記），別自己費勁去模仿，讓 AI 幫你解碼。

• 錯誤做法：憑感覺描述「幫我寫得活潑一點」。AI 根本不知道你定義的「活潑」是什麼。
• 正確做法（三步走）：
  1. 找一篇範文丟給 AI。
  2. 讓它扮演「內容分析專家」，分析這篇文章的風格要素（標題怎麼起、開頭怎麼寫、段落結構是什麼）。
  3. 最關鍵的一步：讓它根據自己的分析，生成一個「可複用的提示詞模版」。

這樣你就得到了一個可以無限複用的「風格魔法棒」，以後直接填空即可。

思維三：少樣本提示 (Few-Shot Prompting)

核心心法：給 AI 看幾張「標準答案」。

在你提出要求前，先餵給 AI 兩三個你認為最棒的例子。這招簡單粗暴，但極其有效。

比如要為「冥想助眠 App」寫推播文案。直接讓 AI 寫，它可能會寫出「你今天冥想了嗎？」這種毫無感覺的句子。但如果我們先給它看幾個充滿詩意、能觸動人心的範例，告訴它「這就是我想要的樣子」。

AI 的模仿能力超乎想像，它會立刻抓住精髓，生成同樣溫暖、能出動人心的句子。記住：百聞不如一見，對 AI 也是如此。

思維四：元提示 (Meta Prompting)

核心心法：讓 AI 幫你寫提示，做你的「提示教練」。

當你面對複雜任務（如分析銷售數據）感到無從下手時，別自己硬扛。

• 情境：作為市場新人，需要分析複雜的銷售報表。
• 技巧：不要直接丟數據給 AI 叫它分析，它只會給出表面的描述。
• 正確做法：告訴 AI 你的最終目標，然後讓它扮演「數據分析顧問」，反過來向你提問。

當你回答了它的問題（例如：你是想找高利潤產品？還是想看客戶區域分佈？），就等於理清了自己的思路。接著，AI 會根據你的回答，幫你生成一個完美的、結構化的終極提示詞。你從「使用者」變成了「指揮官」。

思維五：鏈式提示 (Chain Prompting)

核心心法：把一個大象，切成一塊一塊小塊吃。

別指望用一個巨型提示詞解決所有複雜問題。把它拆解成邏輯相連的幾個步驟，像鎖鏈一樣，一步扣一步。

• 錯誤做法：讓 AI 一口氣寫完 2000 字的深度文章，結果往往東拼西湊。
• 高手做法：
  1. 生成大綱：先確認邏輯框架是對的。
  2. 分段撰寫：滿意大綱後，讓它「只寫其中一個章節」。
  3. 豐富內容：針對寫好的章節，再讓它尋找例子或論據來填充。

每一步都建立在上一步的基礎上，每一步的質量都牢牢掌握在你手裡。

思維六：視角切換 (Perspective Shifting)

核心心法：給自己請一個「虛擬評審團」。

我們最容易陷入自己的思維定式。下次寫完東西（例如一封活動邀請郵件），別急著發布，讓 AI 戴上不同角色的面具來審視它。

讓 AI 依序扮演：

1. 資深架構師：他可能會批評技術深度不夠。
2. 忙碌的 CTO：他會抱怨太浪費時間，看不出價值。
3. 職場小白：他會問「我聽得懂嗎？對我有用嗎？」

透過切換視角，你會從意想不到的角度發現自己的盲點，並針對性地優化內容。

思維七：自我反思 (Self-Critique)

核心心法：讓 AI 自己「捲」自己。

拿到 AI 的第一版答案後，別急著複製貼上。追加一個指令，讓它進行批判性思考。

• 實例：AI 規劃了一條成都美食路線。
• 追問技巧：請批判性地審視你剛才的方案。路線邏輯有無漏洞？潛在風險（如排隊時間）考慮了嗎？有沒有遺漏什麼因素？

這個簡單的動作會迫使 AI 啟動它的批判性思維，檢查邏輯漏洞，從而給你一個更嚴謹、更周全的 2.0 版本答案。

【結語】成為更好的思考者

這七個思維模型都指向一個核心：成為一個更好的溝通者。

我們不再把 AI 當作搜尋引擎，而是當作一個雖然聰明、但缺乏上下文的「最強隊友」。優秀的提示詞從來不是背公式，而是成為一個更好的思考者。AI 需要理解你的思考，才能真正幫你解決問題。

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步驟 3：主編點評 (Editor's Review)

亮點分析

1. 跳脫「術」的層面，進入「道」的層次：這部影片最大的價值在於它不只是給出 Copy-Paste 的咒語，而是解釋了「為什麼」這樣做有效。這對於希望長期掌握 AI 工具的人來說，是基本功的修煉。
2. 比喻精準：將 AI 比喻為「新同事」、「風格解碼器」、「虛擬評審團」，非常生動地幫助觀眾理解抽象的提示工程（Prompt Engineering）概念。
3. 實用性極高：特別是 「元提示（Meta Prompting）」 和 「反向提示（Reverse Prompting）」 這兩點，解決了大多數人「不知道自己不知道什麼」以及「無法精準描述需求」的兩大痛點。

潛在盲點或補充

1. 使用門檻：雖然強調不需要公式，但這些思維模型其實對使用者的邏輯思考能力有一定要求。如果使用者本身對任務目標（如：什麼是好的數據分析）沒有概念，即便用了「元提示」，AI 引導出的結果也可能受限於使用者的認知天花板。
2. 迭代成本：像「鏈式提示」和「自我反思」雖然能提高品質，但會顯著增加對話的輪數和時間成本。在追求快速產出的場景下，使用者需要自行權衡「品質」與「效率」。

推薦受眾

• 內容創作者：需要大量創意發想、文案撰寫，且希望突破 AI 寫作「塑膠感」的人。
• 知識工作者：需要處理複雜任務（數據分析、企劃撰寫），發現直接問 AI 效果不佳的職場人士。
• AI 初學者至進階者：已經會用 ChatGPT，但覺得它變笨了，或者想精進 Prompt 技巧的人。

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