【E08】从工作流到拟人化:AI提示词的底层逻辑迭代

【E08】从工作流到拟人化:AI提示词的底层逻辑迭代

52分钟 ·
播放数8
·
评论数0

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​

  1. ​旧版框架的核心逻辑​
  2. 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​

  1. ​转向“人”的视角
  2. ​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。
  3. ​关键突破点
  4. ​​​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. 1. ​​思考模式​​​
  2. 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)。
  3. ​2. 执行模式​
  4. 包含原则、规则、约束、评价标准、步骤流程,确保任务可落地。
  5. ​3. 资源​​:抽象为可调用的实体(文件、人脉等)。

    ​4. 记忆​​:
  6. 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。

如果你喜欢我们的内容,欢迎与我们联系~

官方网站:www.deepracticex.com