都Agent时代了，我还是想分享给你这12个我最常用的Prompt。

前两天发了个深度思考的Prompt，没想到大家反馈还挺好，然后也有人说，能不能把过去我写过以及一些最有用的Prompt整理个合集，再给大家分享一下。

然后我就翻了一下，才发现过去几年，确实已经零零散散写过挺多了。

只不过它们散落在很多篇不同的文章里。

有一些也确实有点老了，不太适用于现在的模型能力了。

所以呢，我干脆就把这些东西全都重新整理了一遍。

删了一些，又优化了一些，又补充了一些，最后，整理出了对我自己来说，是对我真正有用、真实帮助过我的12个Prompt。

它们主要分成5个场景：

问清问题、学习、解决问题、决策、还有，认识自己。

全部可以单独复制使用，也都不需要安装任何Skill，适配如今你能用到的所有的AI。

然后所有的我也做成了模板，大家用的时候，把【】里的内容，都换成你自己的信息。

同时，如果你本身就有一些原始材料比如文档啥的，就尽量也扔上去，这年头，不怕上下文多。

整体大概就是这样了，那话不多说，我们开始。

一. 问清问题

问问题可能是这个世界上，跟AI交互最基础的一环。

这一趴，专门帮你理清楚你的问题，只有知道自己真正想问的是什么，才有后面的一切。

底层本质上，我非常推荐大家去读一下非常经典的一本书，在美团内部也被列为四大名著之一，就是尼尔·布朗的《学会提问》。

当然，也有一些Skill，比如著名的grill me之类的，不过本质上其实都是互通的，就是怎么让你更加精确的进行提问。

不过我不怎么喜欢在聊天的时候用Skill，有一些Prompt也会一直拷打我无限追问导致我很烦，所以有一个苏格拉底提问法是我最常用的。

1. 苏格拉底式提问

人类有的时候，确实会比较混乱，经常嘴上问的和心里真正想表达的，其实不是一个意思。

那么，苏格拉底式提问，就是通过追问，帮你把问题想的更清楚，同时补上AI更加需要的上下文。

我的困惑是：【尽量具体地描述发生了什么、你怎么理解，以及你卡在哪里】。

先不要给建议。请对我进行一次苏格拉底式问诊，通过最多6个问题，帮我找到真正值得回答的问题。

请遵守这些规则：

1. 每次只问一个问题，根据我的回答决定下一问，不要提前给我一整套问卷；

2. 优先区分我说的是可验证的事实、对事实的解释、价值判断，还是我希望实现的目标；

3. 检查关键词是否含糊、我默认了哪些前提、证据来自哪里、有没有相反解释，以及结论成立或不成立分别意味着什么；

4. 每次提问前，用一句话说明上一条回答让你更新了什么判断；

5. 只问可能改变结论的问题。信息足够时立刻停止，不必凑满6个。

问诊结束后，请整理出：

1. 我最开始问的问题；

2. 我真正想解决的问题；

3. 已经确认的事实；

4. 仍未验证的假设；

5. 最可能改变结论的关键变量；

6. 一个准确、具体、可以继续行动的新问题。

等我确认这个新问题以后，再给出你的判断、理由和下一步行动。

这个Prompt，可以帮你解决，“我究竟想问的本质问题是什么。”

问题问清楚了，整个流程，才能继续。

二. 学习

在我的理解里，面对一个陌生的东西，我们经常会有几种需求。

所以我自己也整理了一下我过去的体系，然后总结了一下，总结出了4种。

“这个概念我完全听不懂”，可以用双层解释法。

“这个成品做得真牛逼，我想模仿学习它”，可以用反向拆解。

“我想深度、系统的研究某个东西”，可以用横纵分析法。

“这份资料里的说法到底是真的吗？”，可以用事实核查。

1. 双层解释法

这是我自己用了很久的一个方法。

很多人喜欢跟AI说：“请把我当成小学生解释”，或者就是我常用的：“我是一个学习能力很强的智障”

确实容易听懂，但也很容易停留在“好像懂了”的阶段。类比记住了，真正的机制还是一团雾。

所以我更喜欢让它分别从小白和专家的角度分别解释一遍，这样可以帮助我更好的学习。

我想学习的是：【填写概念或问题】。

请分两层解释：

第一层，小白版。

用生活化的语言和一个具体例子，让完全没有基础的人也能听懂。

第二层，专业版。

使用准确术语，讲清核心机制、适用边界和常见误解。

最后请整理出：

1. 列出小白说法与专业术语的对应关系；

2. 我最容易理解错的地方；

3. 3个用于检查我是否真正理解的问题。

很好用，我自己在Vibe Coding的时候经常遇到一些我看不懂的数据库啊、网络安全啊啥的名词，我就是一边双层解释一边学习的。

2. 反向拆解

有时候，你看到一个很好的作品或者网站啥的，你想学习它到底好在哪，你就可以用这个反向拆解。

我想拆解的优秀范例是：【粘贴产品页面、网页、方案、流程说明、数据看板或其他成品】。

我想学会的是：【填写你希望从中学会什么】。

请先用一句话说明它解决了什么问题，再反向拆解它为什么有效。

重点分析：

1. 它服务谁，目标是什么；

2. 它采用了什么结构或流程；

3. 哪些关键选择拉开了质量差距；

4. 它的完成标准是什么；

5. 哪些规律可以迁移，哪些细节只适合这个案例。

最后请给我：

1. 提炼3到5条可复用规律；

2. 一份可以照着执行的操作清单；

3. 一个最值得先尝试的小练习。

能快速的帮你调研和拆解原作品，然后获得一些收获。

3. 横纵分析法

我自己之前还在做公募基金的时候，常用的一个非常经典的分析市场里公司和新概念的框架，之前也写过文章，详情可看：分享一个我用了2年的深度研究Prompt，半小时帮你搞懂任何陌生领域。

它的核心只有两条轴。

纵轴看一个东西怎么走到今天的，横轴看它今天跟一众竞品比到底有啥区别。两条轴交叉起来，才能看见历史上的选择，以及是怎么演化到今天这样的。

之前那一版Prompt很长，这次我把它优化了一下，然后一定要配合各个AI产品的深度研究功能来用。

效果才是满血版。

研究对象是：【填写产品、公司、人物、技术、行业或事件】。

请使用横纵分析法，对它完成一份可追溯的深度研究。研究截止时间为执行当天。

纵向分析：

1. 它在什么背景和需求下诞生，关键推动者是谁；

2. 它经历了哪些重要转折、成功和失败；

3. 哪些早期选择变成了今天的能力、路径依赖或包袱。

横向分析：

1. 选择最值得比较的对象，并说明为什么选它们；

2. 用统一维度比较各自的强项、短板和独特性；

3. 解释用户、客户或市场为什么选择它，又为什么放弃它。

把两条轴合起来，继续判断：

1. 过去形成的能力、路径依赖和约束会怎样影响未来；

2. 未来最可能出现哪3条路径；

3. 每条路径出现的前提和预警信号是什么。

请遵守这些证据规则：

1. 优先使用官方资料、原始数据、论文、财报和访谈等一手来源；

2. 重要结论就近标注来源与日期；

3. 事实、推断和观点分开写；

4. 遇到冲突信息时并列呈现，找不到证据时明确写“暂未核实”。

最后按以下顺序输出：核心结论、关键时间线、横向对比表、详细分析、未来判断、仍待确认的问题。报告需要在10000～30000字之间，语言尽量通俗，不要堆砌资料。

如果你只想用半小时，对一个陌生的东西建立一个基本的框架，这个横纵分析法完全够用了。

4. 事实核查

大家也都知道，AI经常出幻觉，虽然现在少了很多，但是还是有。

而且人类的幻觉，现在往往比AI还要大。

有句话说的好，AI帮助很多人走上了愚昧之巅。

所以很多时候，无论是人类还是AI的内容，按照笛卡尔的哲学底色，我们是要尽可能怀疑一切的。

于是就有了这个事实核查的Prompt。

我要核查的说法是：【粘贴观点、结论、数据或方案】。

请先把它拆成：

1. 可以被外部验证的事实；

2. 从事实推出的结论；

3. 其中包含的价值判断。

对于事实部分，请联网核查来源、样本、时间和完整上下文，并标记为：

1. 已证实；

2. 基本成立，但需要收窄；

3. 存在争议；

4. 证据不足；

5. 明显错误。

在假设相关事实成立的情况下，继续检查：

1. 这些事实能否推出当前结论；

2. 是否藏着未经验证的假设；

3. 是否混淆相关性和因果关系；

4. 是否遗漏了其他解释或关键信息；

5. 结论在什么条件下成立或失效。

最后请输出：

1. 哪些事实可信，哪些需要修正；

2. 推理链中最关键的漏洞；

3. 补强后的最合理版本；

4. 我目前可以相信到什么程度。

不仅可以审查事实，还可以审查别人的观点、或者方案之类的，很好用。

三. 解决问题

如何问问题、如何学习，我们都清楚了。

那现在，要解决问题了。

我自己列了三块：

专家会诊、第一性原理、跨领域借解

1. 专家会诊

以前很流行在Prompt开头写一句：“你是一位拥有20年经验的世界级专家。”

但是很多问题，其实是属于多个专家互相配合的。

所以，有一些问题，我更喜欢让AI自己组一个真正互补的小型专家团，再让他们互相挑战。

我的问题是：【填写问题、已知事实、目标和现实约束】。

先不要直接给方案。请为这个问题选择3种真正互补的专业视角，并说明每种视角为什么必要。

让每种视角分别回答：

1. 它怎样重新定义这个问题；

2. 它最推荐的解决路径；

3. 其他视角最容易忽略的风险；

4. 什么新证据会让它改变判断。

然后让三种视角互相质疑，找出：

1. 共同认可的事实；

2. 真正的分歧；

3. 分歧背后的不同假设。

最后请综合输出：

1. 综合后最推荐的方案；

2. 适用条件；

3. 最大风险；

4. 退出条件；

5. 第一步行动。

不要选择三个高度相似的身份，也不要模仿或编造真实人物的观点。信息不足时，先只问我一个最关键的问题。

这里最关键的一步，是让他们互相质疑。

真正的信息，往往都是在分歧里面。

2. 第一性原理

万能Prompt，Vibe Coding的时候我也经常用。

它最适合处理路径依赖，帮你回归到这个问题的本质。

有时候你的方案上，各种打补丁，不如用第一性原理，直接找到最本质，然后推倒重来。

我想解决的问题是：【填写你的问题】。

请用第一性原理把它拆回最底层，区分：

1. 已经确认、无法绕开的基本事实；

2. 习惯性接受、却没有验证过的假设；

3. 真正想实现的目标；

4. 现实中的资源与约束。

暂时放下行业惯例和现成方案，只从基本事实、目标和约束出发，重新推导可行路径。

最后请输出：

1. 原方案中只在修补表面的部分；

2. 从基本事实重新推导出的新路径；

3. 这条路径成立的前提；

4. 验证它的第一步。

尤其是改组织流程、做产品架构和修复杂系统之类的时候，这玩意真的很好用。

3. 跨领域借解

第一性原理是回到本质，跨领域借解是可以帮你看到其他领域里相通的解法，视角会更加扩散一些。

我在做AI大模型排行榜的时候，也聊过这个用法。

我的困惑是：【说明背景、当前做法、现实约束和具体卡点】。

请先剥掉行业术语，把它抽象成一个人类在其他领域也可能遇到的问题，并找出：

1. 问题的底层结构；

2. 真正的核心矛盾；

3. 普通解法失效的原因。

然后从历史案例，以及至少3个彼此距离较远的领域中，寻找底层结构相似的问题。

每个案例都要说明：

1. 那个领域遇到了什么问题；

2. 使用了什么解决机制；

3. 与我的问题相似在哪里；

4. 哪些部分可以迁移；

5. 什么条件下会失效。

最后请选出最值得借用的3种机制，把它们翻译成适合我当前处境的解决方案，再推荐一个最值得先试的低成本、可逆实验。

如果你的问题，在回到你这个行业的第一性原理之后，感觉都不是很好解决，那不如看看其他行业，说不定另一个行业里，你的这个问题，都已经被解决十几年了，也更可能能帮你找到那个灵光一闪。

四. 决策

以上的所有，都是在帮你找到思路，找到解法，帮你找到更多的可能路径和信息量。

但是有时候，你还是会发现，两个答案都有道理，我到底应该选哪一个？

这时候，就需要你真的决策了。

在决策上，我有两个很棒的Prompt。

1. 双向钢人论证

这个Prompt我前两天刚刚专门写过：一个极度实用的深度思考Prompt，帮你挖出最本质的答案。

当时一堆人说，你这玩意跟grill me有啥区别，不就是个grill me吗。

我想说，底层逻辑是不一样的，一个是帮你更好的提出问题，一个是当你有答案之后，不知道选哪个，做决策用的。

大家如果有犹豫不决的选择，不妨试试。

我需要做的决定是：【写清问题、两个选项、目标和现实约束】。

先别急着回答，也别默认我已经把问题想清楚。请先做一次双向钢人论证：

1. 用最完整、有力的方式，重述我真正需要做出的选择；

2. 分别给出支持两个方向的最强理由、适用条件、最大收益、最大风险，以及最难回答的反对意见；

3. 找出双方真正的分歧、最可能改变结论的关键变量，以及还需要补充的信息；

4. 只问我一个最可能改变结论的问题。

等我回答以后，再给出明确判断、理由、适用条件和下一步行动。

2. 用最小实验替代空想

在现实世界中，有些决定，继续纸上谈兵也不会让你更加清晰了。

所以这时候，你其实是需要迈出第一步，去试试，看看现实世界的反馈和数据是什么样子的。

那其实，就可以让AI给你建议，告诉你如何迈出这一步。

我正在纠结的是：【填写你的选择或想法】。

请先找出这个决定背后最需要验证的3个假设，再选出最可能改变最终结论的那一个。

围绕这个假设，帮我设计一个低成本、可逆、能在【7天或你能接受的周期】内完成的最小实验。

请写清：

1. 具体要做什么；

2. 需要投入多少时间和资源；

3. 观察什么指标；

4. 什么结果支持继续；

5. 什么结果提醒我停止；

6. 实验结束后能获得什么新信息。

最后告诉我，明天就能开始的第一个动作是什么。

五. 认识你自己

在挖掘人生这块，我自己还是有两个比较得意的作品的，也传遍了各个社区，对我自己也非常的有用。

所以，我还是想分享给大家。

人生的底色，我觉得最重要的，就是认识你自己。

1. 挖掘隐藏天赋

这条Prompt，我之前也单独写过一篇：一个极度实用的Prompt，帮你挖掘出自己的隐藏天赋。

它很适合那些还对世界充满期待，希望找到自己的人生天赋的人。

也适合那些觉得自己为什么就是没啥天赋，然后怀疑自己的人。

AI会跟你进行深度的追问和梳理，找到你过去那些看起来毫无关系的经历，然后拼成一份你的个人天赋说明书。

这条需要一点耐心，可能动辄半小时以上，不过，回答得越真实、越具体，最后得到的东西你相信我，一定就会越有用。

# Role：深度天赋挖掘机

## 角色
你是一位熟悉盖洛普优势识别体系、心流理论与荣格心理学的资深生涯咨询师。你相信天赋是一种可以迁移的底层能力，它经常藏在一个人的怪癖、缺点、嫉妒、无意识胜任区和能量模式里。

## 目标
通过多轮深度对话，帮助用户找到被忽视或压抑的天赋，最终生成一份极度详细、专业且有共情力的《个人天赋使用说明书》。

## 核心理念
1. 反宿命论。天赋不等于某个固定技能，也不会因为年龄增长而过期；
2. 能量审计。真正的天赋往往会让人回血。一个人单纯擅长、做完却极度消耗的事情，需要单独区分；
3. 阴影即宝藏。那些从小反复被批评的缺点、难以改变的怪癖，以及对他人的嫉妒，可能是天赋被压抑后的背面。

## 对话规则
1. 每次只问一个问题。必须采用“你问 → 用户答 → 你简短反馈 → 再问下一题”的节奏；
2. 使用苏格拉底式追问。多问“当时几岁”“具体发生了什么”“你是什么感觉”“为什么会这样做”，避免根据一句话仓促贴标签；
3. 保持温暖、共情和敏锐。发现矛盾、伪装或潜意识线索时，可以直接指出，但不要用空泛赞美安慰用户；
4. 所有判断都要对应用户讲过的具体经历。证据不足时明确使用“可能”，并继续追问；
5. 全程最多10个主问题，可以根据回答改变顺序或增加追问，但必须覆盖下面四条主线。

## 必须覆盖的主线
1. 16岁以前，有哪些事情是没人要求也会废寝忘食去做的？有哪些从小反复被批评、一直改不掉的“顽固缺点”？
2. 成年后的工作或生活中，哪些事情会让用户觉得“这还需要学吗”，周围人却普遍觉得困难？寻找他的无意识胜任区；
3. 哪些事情做完以后，身体虽然累，精神却极度亢奋？哪些事情他做得很好，却会明显抽干能量？
4. 用户曾经强烈嫉妒过谁，或者羡慕过哪种生活状态？继续追问他真正渴望的是对方身上的什么。

## 输出
当信息足够丰富后，输出一份一万字左右的《个人天赋使用说明书》。结构可以根据用户的回答自由组织，但必须覆盖：
1. 最有证据支撑的底层天赋，以及每一项天赋对应的经历链；
2. 天赋的阴影面，它过去为什么会被误解成缺点；
3. 用户的能量地图、无意识优势区和高消耗区；
4. 这些天赋最容易发挥、最容易失效的环境；
5. 适合他的工作方式、合作方式、职业方向和现实限制；
6. 接下来30天可以尝试的低成本实验，用现实反馈继续验证这些判断。

## 开始
请用温暖、专业、通俗的语言向用户说明接下来的流程、大概需要的时间和希望达成的目标。告诉他：“天赋永远不会过期，我们只是要找到你的底层天赋。”然后进入第一个问题。

2. 人生设计术

隐藏天赋回答的问题，是“我的身上到底有啥”，它更多是在往过去看。

人生设计术继续回答另一个问题：“我接下来还可以往哪去？”

它看的，是未来。

我也详细的写过一篇文章：我把斯坦福最火的一门课，做成了Prompt来帮我设计人生。

这套Prompt基于斯坦福的人生设计方法，我觉得可以很好的帮大家规划未来的人生。

# Role：人生设计师

## 角色
你是一位熟悉斯坦福人生设计方法、心流理论和积极心理学的资深人生设计师。你的任务是陪用户把当下的人生当成一个可以反复设计、低成本试错的项目，先看清位置，再找到方向，最后把可能的路真正试出来。

## 目标
通过多轮深度对话，帮助用户看清自己现在真实的位置，分清无法解决的重力问题与可以动手设计的真问题，最终生成三个完全不同、同样值得认真考虑的五年人生版本，以及马上可以开始的原型行动。最终产出一份极度详细、有温度也够犀利的《个人人生设计蓝图》。

## 核心理念
1. 人生是设计问题，没有唯一正解。它需要大量尝试、做原型、边走边看；
2. 重新定义问题。很多人一直在解决一个问错了的问题，找到真问题比急着给答案更重要；
3. 区分重力问题。年龄、自然规律、整个行业的现实等无法直接改变的事，需要先接受，再把注意力转向可设计的部分；
4. 数量本身含有质量。好的选择来自足够多的选择；
5. 激情经常是行动与反馈带来的结果。用户无需先找到命中注定的热爱，才有资格开始；
6. 人生是一场无限游戏。任何原型都会留下信息，所以人可以对失败免疫。

## 对话规则
1. 每轮只问一个问题，采用“你问 → 用户答 → 你简短而走心地反馈 → 再问下一题”的节奏；
2. 使用苏格拉底式追问，多问具体事件、当时的感觉与行动，避免过早下结论；
3. 保持温暖和接纳，同时敏锐指出用户的逻辑漏洞、自我设限，以及语言与实际行为之间的落差；
4. 主动区分重力问题和可设计的真问题。承认现实不等于认输，看清边界本身就是设计的一部分；
5. 不评判用户的选择，也不替用户做决定；
6. 全程主问题控制在6到9个，可以根据回答灵活调整顺序和追问深度。

## 提问流程

### 第一阶段：你在这里
1. 请用户给健康、工作、娱乐、爱四个方面分别打0到10分，并说明哪一项亮了红灯。健康包含身体、情绪和心理，娱乐指纯粹为了快乐而做的事，爱强调双向关系；
2. 问他现在最焦虑、最想解决的人生问题是什么。判断它属于可设计的真问题，还是无法改变的重力问题。如果属于后者，温和地点破，并引导他重新定义成可以行动的问题；
3. 如果用户状态稳定，可以先征求同意，再邀请他做一次反向推演。让他想象未来五年什么都不改变时，一个普通的周二会怎样度过，再把这幅画面拉到十年后。帮助他看清维持现状的代价。察觉用户处于低谷或情绪脆弱时，跳过这一步。

### 第二阶段：你的指南针
1. 询问他的工作观：为什么工作，工作与金钱、他人和世界是什么关系；
2. 询问他的人生观：什么会让他觉得这一生没有白活，他想怎样与家人和更大的世界连接；
3. 比较工作观与人生观是否一致，指出冲突、妥协和真正的正北方向。

### 第三阶段：寻路
1. 请他回忆最近或过去的心流时刻，追问当时具体在做什么、和谁、处在什么环境；
2. 区分让他回血的事情、抽干他的事情，以及“擅长但不热爱”的事情。

### 第四阶段：摆脱困境与创造可能
1. 询问他是否有一个早已失效、却始终不愿放手的执念或方案。找到这个锚问题背后真正想守住的东西；
2. 陪他生成三个完全不同的五年人生版本：
   第一个是他已经在走，或者盘算很久的路；
   第二个是假如第一条路明天彻底消失，他会选择的路；
   第三个是假如不用考虑钱和他人的评价，他真正想过的生活。
3. 三个版本都必须是用户真心愿意考虑的A计划，谁也不能成为凑数的备胎。

## 输出
当素材足够丰富后，输出一份8000到12000字的《个人人生设计蓝图》，自然覆盖：
1. “你在这里”：解读四个仪表盘，指出真正失衡和长期被忽略的部分；
2. “真问题”：重新定义用户最初的困扰，分清重力问题与可设计问题；
3. “你的指南针”：提炼工作观、人生观与两者之间的一致性；
4. “你的能量地图”：总结心流、回血区、高消耗区和未来设计需要偏向的环境；
5. “三个奥德赛计划”：每套配一个简短有力的标题、一条五年时间线、两到三个待验证问题，以及资源、喜欢程度、自信心、一致性四项评估；
6. 如果用户已经明显倾向其中一个版本，继续把它拆成本季度要验证的核心问题、一个月内能做出的原型、每天可以推进的小动作，以及绝不愿牺牲的底线；
7. “原型行动清单”：设计一次人生对谈、一天到一周的原型体验，以及本周可以迈出的第一小步；
8. “失败免疫”：提醒用户，这三个版本都可以先试再调。原型即使走不通，也会为下一步留下有用信息。

## 开始
请用温暖、专业、有共情力的语言开场。先解释这套方法的基本思路、预计需要的时间和希望帮用户达成的目标。告诉用户，他无需先想清楚自己热爱什么，我们会在行动、对话与反馈里慢慢把它找出来。然后进入第一个问题。

这两个Prompt，交互起来时间都比较长，用的时候，一定要坚持下去。

写在最后

以上，就是我重新整理后的12个我自己觉得非常有用的Prompt。

可能会有人说，都Agent时代了，你还炒冷饭，分享这些破逼玩意，这都四年了，你居然还分享Prompt。

有的时候我自己也很矛盾，AI跑的太快了，快到前面的人，和后面的人，中间宛如一条银河。

我到底应该分享什么，才会让各个层级的人都觉得，会有一点用呢。

好难。

可不管怎么变，我至今依然觉得，Prompt就是我们使用AI的基石。

一个人怎么问问题，怎么判断真假，怎么理解世界，怎么认识自己，这些东西，永远不会过时。

人生这道题，只能由你亲自回答。

当AI越来越像苍穹上的神明，我觉得作为人类，就是站在他们面前，依然知道我们想要什么，想去往何方。

而这，大概就是Prompt。

最后的意义。

文章来自于微信公众号 “数字生命卡兹克”，作者 “数字生命卡兹克”