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  「你是一位某某专家」是 2024 年的老写法了。本文整理小红书作者王百能的视频分享：给 AI
  下指令要往三个方向使劲——高度（目标往上提、材料给够）、深度（别让它扮演专家，让它用专家的方法）、广度（借别的行业的眼光、把名词换成动词）。一句话：别让
  AI 扮演专家，要让它像专家一样干活。
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# 别再对 AI 这样说了：提示词的三个方向——高度、深度、广度

![老写法与三个方向对比](/posts/tishici-sange-fangxiang/hero.svg)

先说来源：本篇整理自小红书作者**王百能**的视频《别再对AI这样说了！教你一套惊艳提示词写法》（约 2026 年 11 月 4 日发布，2 分 30 秒，查看时已有 4.9 万点赞、7.6 万收藏），原视频在[小红书](https://www.rednote.com/discovery/item/6aeb03d10000000003003530)。下面是内容整理与我的转述，例子和口诀归原作者。

## 先停掉一种开场

「你是一位某某专家」——视频开场对着这句话连喊了三声停，定性为 2024 年的老写法。道理不难理解：给 AI 安一个头衔，只是让它「演得像」；真正决定产出的，是它实际调用的方法、拿到多少材料、目标定在哪一层。所以整条视频只讲一件事：把指令往三个方向改——**高度、深度、广度**。核心口诀是那句：别让 AI 扮演专家，要让它像专家一样干活。

## 高度：目标往上提，材料给够

![提示词的三个方向](/posts/tishici-sange-fangxiang/directions.svg)

只盯着眼前这一步，是最常见的下指令方式。视频引了开发者 Felix Rieseberg 给 Claude 修闪退的例子：不说「帮我修好这次闪退」，而是「让这个 App 以后都别再闪退」——两句话差了一层，一个是修一次，一个是从此不再发生。

光把目标提上去还不够，材料要跟着给够。那个例子里，他把 37 份崩溃报告全部交给 AI，再给它三个系统的测试环境，让它按「自己复现 → 自己修 → 自己验证」的循环跑到达标为止。电商版同理：「帮我回复这条差评」改成「帮我让这类差评别再出现」，再把最近一个月的差评和退货原因一起丢给它——它最后定位出的退货原因构成是尺码偏小 41%、颜色不符 23%、起球掉色 15%，这已经不是「回复一条评论」的工作量了，而是把问题连根处理。

![给够材料之后的闭环与数据](/posts/tishici-sange-fangxiang/loop.svg)

## 深度：不用扮演，要用方法

第二个方向是把「扮演专家」换成「使用专家的方法」。具体动作是先问一句：「这个领域最厉害的人，会用哪些工具和方法？」等它把方法列出来，再说：「用这些方法，帮我分析这份数据。」

视频里的例子是店铺转化率 30 天从 3.2% 掉到 1.9%：先问顶尖数据分析师会怎么查，它给出的是拆漏斗（曝光 → 点击 → 加购 → 下单）、分渠道看哪个来源掉了、比同期看环比同比、看竞品的价格和活动——这套方法本身就是专家的价值所在，让它照着跑，比让它「扮演一位资深分析师」实在得多。

深度这一节还藏了一招：目标可以定得离谱一点。网页打开要 10 秒，就直接要 0.2 秒——目标一旦离谱，它原来的小修小补路线自动失效，只能换思路。

## 广度：借别的行业，把名词换成动词

第三个方向是跳出本行，借其他行业的眼光。落到操作上有一个很小的技巧：**把名词换成动词**。不说「做一份 PPT」，而说「让一群很忙的人，30 分钟看懂前因后果、当场做决定」——任务一旦变成动词，它就必须自己判断哪些信息该留、哪些该砍，最后留下的正是背景、问题、方案这条主线。

同一个思路也用在检查环节：让它审方案时别再演角色，直接问「这个方案最可能栽在哪」，要的是找问题，不是演一位严苛评审。

## 写在最后

这套写法和我平时给 AI 派活的体会能对上：产出的上限，往往在按下发送之前就定了一大半——目标提没提、材料给没给、方法问没问。三个方向并不玄，下次写提示词时顺手过一遍：最终要的到底是什么？这行最厉害的人会怎么做？我这句话里有没有只给名词、没给动词的地方？

原视频：王百能《别再对AI这样说了！教你一套惊艳提示词写法》，[小红书链接](https://www.rednote.com/discovery/item/6aeb03d10000000003003530)。