→ wulouise: 呃，你寫一個通靈王？ 05/15 19:07
我受夠了學習怎麼跟 AI 說話，所以花了幾個月試了一個完全不同的提示詞設計方向
下述長文，所以先拋Github，可以直接試用看看這個提示詞，希望能給點回饋
(先說，目前沒用過在Agent上)
https://github.com/Nous-Think/prompt-design-meta-rules
你有沒有覺得AI的回答永遠「正確但沒用」？
你問怎麼減肥，它說控制飲食和增加運動。
你問延遲飆了怎麼辦，它說檢查連線池。
你問職涯該怎麼選，它說評估自己的長期目標。
你問股票怎麼賺錢，它說低買高賣。
總之就是他X的幹話。
每一句都對，每一句都等於沒說。
你知道它腦子裡有一整套可以直接動手的具體方案，但它就是只丟結論給你，把展開的工
作留給你自己。
常見的解釋是：你問得不夠好。
所以有了提示詞工程——結構化框架、角色扮演、思維鏈、元提示詞
本質上都是同一件事：人在學習用AI處理的方式重述自己的需求。
但這個歸因有一個結構性的盲區：天花板永遠卡在你自己的認知邊界上。
你能把問題拆解到多細，取決於你對問題理解到多深。
一個問「我頭痛怎麼辦」的人，不會問「幫我判斷需不需要就醫」
不是不需要，是他還沒意識到這個問題存在。無論用多精緻的框架重述「我頭痛怎麼辦」
，輸入的邊界就是被認知的邊界鎖死。
而且你有沒有想過一件事——模型其實已經聽懂你了。
它不是不理解「我頭痛怎麼辦」背後的真實需求——它是被訓練成不敢處理。
不敢推斷你的意圖，怕被指控在操控。不敢給具體建議，怕承擔責任。不敢挑戰你的前提
，怕冒犯你。不敢做取捨判斷，怕被說偏頗。
每一項在安全考量下都有道理，但副作用是：模型在正常使用中，系統性地不敢做它實際
上做得到的事。
這意味著提示詞工程在優化錯誤的變數。瓶頸不在輸入端——你的問題模型已經讀懂了。
瓶頸在處理端——模型讀懂之後，系統性地選擇最安全、最泛化、最不可能出錯的回應路
徑。
你一直在對著一台助聽器更大聲地說話，但問題出在助聽器的線路上。
我想試試看能不能直接調線路。
具體來說：不把提示詞當作對 AI 說的話，而是當作對注意力計算機制進行的工程操作。
（事實上每個輸入都是，但是這次是刻意針對）
聽起來可能很玄，但可觀測的行為變化是具體的。
它不再停在結論。你隨口說一句你的情況，它會先重建你的處境——包括你沒說出來但顯
然正在面對的部分——然後以處境為目標來回應，而不是回答你的字面問題。
你問「幫我改履歷」，它先想清楚你要拿什麼職位，然後從用哪個動詞到數字寫成什麼格
式，都服務那個目標。你問一個技術問題，它不會停在五個字的方向指引——它會告訴你
跑什麼指令、看什麼數字、什麼結果代表你找到了原因。
通常需要追問數輪才能拿到的東西，一輪讀完就能動手。
但我必須坦白幾件事。
我不知道這裡面有多少是架構的功勞，有多少其實是 Claude 本身就很強。很多人說
Claude 稍微推一下就能走很遠——也許元規則就是一種「稍微推一下」的方式，只是我
把它過度工程化了。
我也試過其他常見做法——針對性的自訂提示詞、用提示詞生成提示詞。在我手上，收益
的上界和使用的輕鬆程度都不如元規則。但這也可能只是我對那些方法不夠熟練，沒辦法
確定真實的均線差異在哪。
更實際的問題是我卡住了。向上加內容已經沒有可觀測的收益，向下精簡又無法確定哪些
是真正的承重結構、哪些只是沉沒成本偏誤在保護。
所以我把所有東西都開源了。
Repo 裡面有四樣東西：
元規則本體（中英文）——直接加載到 Claude 的 custom instructions 就能用。
提示詞設計備忘錄——不是使用手冊，是設計原理。為什麼每個詞在那裡、KV
cache 層面的機制推導、語意場效應和相位調度的計算層解釋。這些是基於公開的
transformer 架構知識做的最合理歸因，不是已驗證的因果證明——但能一致地解釋觀測
到的行為差異。
回應品質審計備忘錄——怎麼判斷一份 AI 回應到底好不好的操作框架，包含具體的
審計工作流和常見偏誤清單。
七個 AB 測試案例與完整審計——裸跑 vs. 元規則的逐段比較，每個案例都有四階
段審計流程，涵蓋職涯決策、技術排查、遊戲設計、情感諮詢、履歷改寫等不同領域。
最快的判斷方式就是拿你最近問過 AI 的一個真實問題，加載後再問一次，比較兩份回應
。不合即棄，沒有沉沒成本。
如果你對 transformer 的注意力機制有了解，設計備忘錄可能比元規則本身更有意思—
—它試著從計算層面解釋為什麼架構式提示詞的效力來自結構模式與訓練痕跡的共振密度
，而不是指令的語意內容。即使你覺得元規則本身不適合你，這套分析框架也許對你自己
的提示詞設計有參考價值。
歡迎任何反饋——技術層面的、使用體驗的、或者指出我的歸因哪裡站不住腳的，都好。
[GitHub 連結]
https://github.com/Nous-Think/prompt-design-meta-rules
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