✨ AI黑话征集中【每日话题 3.26】

Hi,<每日话题>活动继续,

活动持续时间为 3 月 23 日-4 月 3 日(仅工作日)为期两周

当周五个话题参与最多的Top5用户,将 :wrapped_gift: 赠送 :tear_off_calendar:知乎2026好问日历 或 :hot_beverage:星巴克咖啡券

今日有奖互动话题为「:sparkles: 交出你的 AI 黑话」

随着上下文工程的不断普及和简化,我们用自然语言驯服 AI 也开始有了自己的暗号和话术。

比如

不说“好看点”,要说“我要 xx 颜色、xx 风格、xx 元素:white_check_mark:

不说“你真棒”,要说“你记住:white_check_mark:

不说“这对吗”,要说“必须真实:white_check_mark:

欢迎留言分享你常驯服 AI 的黑话,帮大家减少无用的 token 消耗 ~

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帮冰冰打破零回复,我先来抛个砖,勾引大佬们的玉~

不要说“界面简洁美观”,要说用某某框架,如“前端使用AntDesign组件设计”
效果:


不要说“使用标准方式”,要说“使用context7下载xxx技术文档和API文档到xxx目录下,已有的接口要直接调用,不要自己重新开发接口功能”

不要说“对比不明显”,要说“按照xxx标准,醒目颜色区分xxx,xxx,xxx”,例如:“按照Linux Shell标准,醒目颜色区分目录,文件,可执行脚本”,“按照json,xml,ini……格式进行语法高亮”
效果:


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所以说AI也不是谁都能用的,老板那种生物说出的话,AI就听不太明白 :face_with_hand_over_mouth:

所以现阶段老板还需要一些中间层解释器 :face_with_peeking_eye:

  1. 手动划重点,不要说 按照 xxx 方式帮我 xxx,应该说 按照 **xxx** 方式帮我 xxx,这样有助于知道哪些是重点,注意不要直接 **按照 xxx 方式帮我 xxx**,整句话都是重点就相当于整句话都不是重点,自己都不清楚什么是重点就不要指望 llm 能轻易理解

  2. 手动分类,不要直接一大段要求 xxx...(省略一万字),对于长提示词应该使用 ## xxx 表示段落标题

    ## xxx
    
    xxxx
    

    对内容进行分类,可以进一步使用 - xxx 列出每一段的细分需求点

    ## xxx
    
    - xxx
    - xxx
    - xxx
    
  3. 手动指定步骤,不要说 首先...然后....然后...(省略一万字),对于有顺序要求的任务,应该 n. xxx 列出来

    按照以下步骤进行xxx
    1. xxx
    2. xxx
    3. xxx
    

总结就是善用 markdown 语法,可以清晰又简洁的表达自己的需求

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在claude code 里告诉他 codex review结论这设计的很烂,无法完成需求. :sweat_smile:

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llm 的胜负欲是吧 :joy:

左右互搏 模型battle

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核心是你要把项目模块化,这样即使你的提问不是那么精准,LLM也会去找该找的地方,比如我这个项目的后端数据库模块和前端的前端的视图,详细的就不完全展开,核心就是不要把所有的代码揉在一起。

呜呜 小飞机真好!

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哈哈太有活了

经典话术:你的价值点在哪里?核心竞争力在哪里?差异化?为什么是你来做?别的模型不能做吗?

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这不是巧了吗,来整两杆啊兄弟们,高端的钓手~

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哈哈角色扮演至关重要!

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把 ai 钓成翘嘴了 :rofl:

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哈哈哈哈哈,

「视觉类我最常用的一句黑话:
‘画面要高级感、电影质感、光影要戏剧性,但不能过,色调偏冷调电影感,构图用黄金分割,细节丰富但不杂乱。’
以前我只会说‘好看点’,现在AI一次就能出我想要的调调,省了好多来回修改~」

「编程时我固定模板:
‘你现在是一个极致严谨、有10年经验的Senior Engineer,用Python写这个功能,要求代码可读性强、性能优化到位、加详细注释,并说明每一步的思考过程。’
再也不说‘帮我写个xxx’了,准确率直接起飞。」

「我最爱的万能黑话:
‘必须真实、自然,像一个真实的人在说话,不要AI味儿,不要排比、不要金句、不要过于工整。’
每次加这句,AI生成的文案立刻从‘模板感’变成‘人话’。」

「哄人/聊天场景我常用:
‘用温柔但不油腻的语气回复,像一个很会照顾人、情商很高的女生,带一点小聪明和小调皮,但不要刻意卖萌。’
AI瞬间懂事很多~」

哈哈哈,总结楼上的观点;不要<…>而要<…>;
都是懂注意力机制的人哈哈哈,什么,你也来Transformer
很多时候不是那么懂得具体的细节如何优化时
国产模型有一个特征
告诉他,他现在是什么角色随后开始指定你想要的优化方向相关方案,并且告诉你为什么这个方案,多方案对比

比如界面优化,前端美学大师(角色定位),角色定位后开始优化;


上述的特征都是自己想提示词定位 以及目标

还有一个邪修:让LLM来根据自己的需要来询问自己给出什么必要澄清信息。

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