这期主要是围绕Sean提出的一套新的ai提示词的逻辑,下图是前后逻辑对比:

【本期的几个关键问题】
一、背景与问题:旧版提示词框架的局限性
- 旧版框架的核心逻辑
- 基于“工作流”设计,分10个维度(角色、流程、文档、任务管理等)。
目标:让AI像团队一样协作,但存在抽象与细节失衡的问题。
调试难度高:信息损耗导致提示词难以精细化调整。
缺乏通用性:依赖具体任务而非底层原理,难以跨场景复用。
二、新方向:从“工作流”到“拟人化”的底层逻辑迭代
- 转向“人”的视角
- 所有任务源于人,需模拟人类思维与行为模式。
核心目标:通过思考与执行框架,让AI更接近人类决策逻辑。 - 关键突破点
- 图形化表达:提升信息密度与理解效率(如箭头符号替代冗长描述)。
经济学思维:以数学模型指导决策,降低试错成本。
三、新框架的四大模块解析
- 1. 思考模式
- 探索型思维(发散、跳跃):生成可能性,用于创新场景(如美术设计)。
推理型思维(连续、收敛):验证逻辑,适用于严谨任务(如物理教学)。
计划型思维(结构化):拆解复杂任务(如软件开发)。
挑战型思维(反向批判):发现漏洞(如产品测试)。 - 2. 执行模式
- 包含原则、规则、约束、评价标准、步骤流程,确保任务可落地。
- 3. 资源:抽象为可调用的实体(文件、人脉等)。
4. 记忆: - 工作记忆(短期操作)、短期记忆(任务周期内)、长期记忆(经验沉淀)
记忆评估标准:价值判断与存储/调用机制。
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