别学提示词，学逻辑

Key Takeaway

最近很多人问我怎么学提示词工程。尤其是要不要买那些提示词课程。我回想了一下，做了快一百期的AI视频了，还真没聊过提示词。所以本期就算是一个统一回复。

先说结论：别学提示词，更别买那些课程，没用。

提示词有两层。处于最底层的，是逻辑和方法论。就像我在星球里说的，这一层跟AI没啥关系。

你想嘛：提示词的本质是什么？

一句话：通过清晰的逻辑结构和表达方式，向AI传达任务或问题。

用户提供明确的目标、上下文、约束条件，最终引导模型输出符合预期的结果。

所以，提示词说白了就是组织语言来驱动模型推理，它其实是一个通用的沟通技巧，非常类似人类之间的任务指令。

我举个例子，你们就明白了。

我问Claude一个观点性的问题：你对本赛季皇马的表现有什么观点？

Claude使用MCP搜了资料之后，采用我们常见的“总分总”的逻辑来回答：

在开头和结尾提到了皇马依旧是顶级俱乐部，仍然很有竞争力；中间列举取得的成绩，当然也包括一些挫折。

抛开结论不说，这个回答看起来没什么毛病。大多数人在表达观点的时候如果能做到“总分总”就已经非常不错了。

但是，如果你的逻辑好，懂一些关于表达的方法论，那么AI给出的答案会很不一样。

我开了个新窗口。这一次，我给了Claude一套我最常用的方法论。

使用Point-Reason-Example-Point的逻辑进行回答。

还是同样的问题：你对本赛季皇马的表现有什么观点？

你看这一次，Claude的回答就清晰非常多了。

首先，它给出明确的观点：皇马多条战线失利，表现不尽如人意。

接着给出理由：伤病问题，战术体系没闭合，跟巴萨的关键比赛都输了，几个核心球员的共存问题。

然后举了一堆例子：比如，欧冠、西甲、国王杯、超级杯都挂了。

最后，再次重申观点：皇马本赛季四大皆空，哪哪都是问题。

刚才我给的那套提示词——Point、Reason、Example、Point，也就是PREP，是专门用来组织、表达观点的方法论。

那么，这套PREP属于“提示词工程”吗？是，也不是。

说是，是因为，我确实把它放到提示词里了，发挥了提示词的作用。

说不是，是因为，它压根就不是什么独特的、专门给AI用的东西。我写脚本的时候都在用。我平时说话的时候也经常不自觉地在用。为了让AI的观点表达更有逻辑，我把这套东西教给它，仅此而已。

类似的例子还有很多。你只要把那些花里胡哨的提示词拆开来，仔细研究就会发现，给模型下Brief，其实和给你的同事、你的供应商下Brief是一样的。就像前边说的，它真的就是一个通用的沟通技巧。

如果你像我一样，有很强的逻辑，也很懂得提炼方法论，那么完全不需要专门去学什么提示词工程。我看到任何关于这方面的内容都是直接跳过的。

如果你自身的逻辑不太行，那么学了提示词有没有用呢？有，但是不多。因为没有逻辑能力的支撑，你很难举一反三，只能在有限的场景里使用别人做出来的提示词。

这个就是今天提示词课程的尴尬。懂的人不需要，不懂的人用起来也就那样。而且卖课的人不敢教最底层、最本质的东西。因为一旦戳破了，大家就会发现，这跟AI关系不太大。一旦没了AI这个噱头，还怎么卖钱？

所以我才建议社群里的小伙伴，别去买什么提示词的课程。要学就去学逻辑，学沟通的方法论，学写作的方法，等等，都可以。但就是别特意去学什么提示词。

OK，这是提示词的底层，大家都理解了。那么，再上一层，是针对模型进行优化。

不同AI模型对提示词的敏感度、理解方式和响应风格不同。比如，有的模型需要很具体的指令，有的模型更擅长处理开放式问题。

所以，好的提示词需要针对模型的“认知模式”进行优化。

那么，我们怎么知道各种模型的“认知模式”呢？很遗憾，只能靠反复尝试、对比，逐渐了解模型的行为模式。

比如，上下文敏感度，看看模型会不会遗漏关键细节；指令遵循性，看看模型会不会忽略细微的指令；创造性，看看模型想象力有多少。

对于普通用户来说，完全不需要进入到这个层面，只需要把最底层、最基础的做好就行了。就像我刚才演示的那个例子，模型给出的观点表述会好得多。

如果你真打算靠提示词收割流量，那就花点时间进入第二个层面。要当个所谓的“提示词大佬”一点都不难。只是挺无聊的。一是因为天花板太低了；二是因为整天被一群小白崇拜。

鹤立鸡群不值得骄傲。离开鸡群才是当务之急。

OK，以上就是本期内容。想了解AI，想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们newtype社群。那咱们下期见！