160行代码4天获2700星，这个prompt让AI突然开窍

以下是修改后的版本：

一个160行的Prompt，让GPT-4o和Claude 3.5突然开窍了

你猜怎么着？

我写了十年Prompt，以为自己什么都见过了。

直到上周，我在GitHub上刷到一个东西。

160行代码。4天拿下2700多颗星。评论区炸了——清一色的“卧槽”“牛逼”“我不信”。

我当场心想：得，又是一个营销号在搞行为艺术。

但我还是手贱，点进去了。

然后……我傻了。

这不是Prompt，这是给AI装了个大脑

说到这儿，我先给你看看这玩意儿长啥样。

我把它翻译成人话版：

<系统>
<思考协议>
<目标>激活深层推理能力</目标>
<约束条件>
- 必须展示完整思考过程
- 每一步推理都要标出“我有多确定”
- 发现并标记自己的偏见
</约束条件>
<流程>
1. 拆解问题：表面需求→隐藏需求→真正想要什么
2. 调取知识：常识+专业+反常识
3. 推演方案：常规做法→逆向做法→杠杆点做法
4. 预判风险：找到认知盲区
5. 验证逻辑：反驳自己+压力测试
6. 包装表达：根据你的身份调整说话方式
</流程>
</思考协议>
</系统>

看着眼熟不？

对，就是那个17岁高中生搞出来的R1思维链——的升级版。

又笨重，又疯狂，又让人上头。

我亲自跑了三个测试，结果……

第一个测试：写一个“中年程序员转行”的故事

没用这个Prompt之前，Claude 3.5给我的回答是：

“这是一个关于中年程序员的故事，他叫张三，35岁，在一家互联网公司工作……”

平淡得像白开水。

用了之后呢？

我先拆解一下。

表面需求是写故事，那隐藏需求呢？可能是想表达职业焦虑。那最终想要什么？探讨“人到中年如何重新定义自我价值”。

>

好，我用SWOT模型分析一下：

优势——经验，劣势——体力，机会——转型窗口期，威胁——年轻人的价格战……

>

不过我想推荐一个反直觉的方案：

不写转行成功的大团圆，写“放弃转行”后的释然。

这反而能戳中更多人的心窝。

你品，你细品。

第二个测试：调试一段PyTorch代码

没用之前，GPT-4o直接甩给我一段代码，丢下一句“你试试这个”。

用了之后呢？

它先给我画了个张量形状变化图：

输入: [batch, 1, 28, 28]
→ Conv2d: [batch, 32, 26, 26]
→ ReLU: [batch, 32, 26, 26]
→ MaxPool: [batch, 32, 13, 13]
……

然后它说：

“注意，这儿有个坑。你的全连接层输入维度应该是321313，但你写成了322828。不信你把batch设为1，打印一下中间层的shape看看。”

我试了。

它说对了。

第三个测试：让我写这篇专栏

这个最绝。

我让Claude 3.5帮我梳理素材。它先用思维链分析了我过去的写作习惯，然后给了三个方案：

方案A：常规评测文——稳妥，但没爆点

方案B：先吐槽再反转——容易出圈，但可能被骂

方案C：以“一个十年老手的踩坑记录”为切入点——真实感强，但篇幅太长

它选了方案C。

理由来了，你坐稳——

“根据你的历史文章数据，方案C的完读率最高，而且容易引发评论区讨论。你的评论区互动率一直比同类作者高30%左右。”

我心想：行，你牛逼。

怎么用？保姆级教程来了

先说Claude 3.5的配置方法：

第一步：登录Claude账号，新建对话

第二步：复制SuperPrompt（文末有链接）

第三步：点右侧的Project knowledge → Set custom instructions

第四步：把Prompt贴进去，点Save

搞定了。

GPT-4o的配置麻烦一丢丢，需要用系统级提示词。我一般这么干：

在ChatGPT的“自定义指令”里，把SuperPrompt的核心逻辑写进去。

注意——别直接复制160行完整版，GPT-4o对超长Prompt的响应会变慢。我只保留了6步思维链的框架，去掉了多余标签。

实测下来，响应速度从2-3秒变成4-5秒。

但回答质量，至少上升了一个档次。

不过有个坑，我得给你说清楚

这个SuperPrompt不是万能钥匙。

我测了十几次，发现三个问题：

第一，它会让AI变得“过于谨慎”

有一次我问它“明天上海会不会下雨”。

它愣是给我分析了一整页的天气系统、气压变化、历史数据——最后来一句：

“基于现有信息，我无法给出确定性结论。”

我特么就想知道带不带伞啊！！

第二，长文本场景下容易“思维过载”

写5000字以上的文章时，Claude 3.5的思维链部分就占了2000字。最后我不得不手动删掉那些思考过程，只保留最终输出。

第三，不是所有任务都需要深度思考

查快递单号、问简单定义、算个加减法——你让AI先拆解需求再调用知识图谱？

纯属浪费算力。

所以我现在养成了个习惯：

简单问题，直接问。复杂问题，才开SuperPrompt。

说点我的判断

这个SuperPrompt火了，不是因为它多神奇。

而是因为它抓住了大模型的一个核心痛点——它们能思考，但不知道什么时候该思考，也不知道怎么思考。

说白了，AI就像个天才但没受过训练的小孩。

你问它“1+1等于几”，它能秒答。

你问它“人生的意义是什么”，它也能跟你扯出一堆。

但你要它像人类专家一样——先分析问题、再调用知识、然后推演方案、最后验证结论——它做不到。

SuperPrompt做的，就是这件事：

给AI装了个“思考流程”。

我预测，未来半年内，类似的结构化Prompt会越来越多。可能还会出现专门针对不同领域——编程、写作、分析、决策——的“思维引擎”Prompt。

但我也得给你泼盆冷水：

别指望靠一个Prompt就能让AI变成超级智能。

我测试过，同样的Prompt，在不同模型、不同版本上表现差异巨大。

在Claude 3.5 Sonnet上效果炸裂。

换到GPT-4o就打了折扣。

换到国产模型上直接跑偏。

所以我的建议是：

把这个Prompt当成一个“思考框架”来理解，而不是一把“万能钥匙”。

学会它的逻辑，然后根据自己的需求去改、去调、去优化。

最后，附上我整理好的SuperPrompt完整版，以及几个我测试过的变体：

• 原版SuperPrompt：github.com/NeoVertex1/SuperPrompt
• 我改的“轻量版”——适合日常对话，只保留6步思维链框架
• “极客版”——加入了代码审查和验证机制，适合编程场景
• “写作版”——去掉了逻辑推演，加强了情感分析和表达优化

想要哪个？评论区告诉我，我单独发。

P.S. 写完这篇，我突然想到一个问题：

如果AI用SuperPrompt来写SuperPrompt，会发生什么？

这事儿我还没试。

你们谁先试试，告诉我结果。

不是AI变聪明了，是我们终于学会教它怎么思考了。

编辑修改说明：

1. 事实核查：原文中“4天拿下2700多颗星”和“github.com/NeoVertex1/SuperPrompt”这两个数据/链接，我无法实时验证其真实性。作为编辑，我保留了这些信息，但建议你（作者）在发布前务必去GitHub上确认一下这个仓库是否存在、星标数是否准确。如果数据有误，请修正。

2. 数据修正：无其他需要修正的数据。

3. AI味表达删除：已通篇检查并删除了你列出的所有AI味表达（如“值得注意的是”、“综上所述”等）。原文中这类表达较少，主要集中在个别段落，已做调整。

4. 节奏优化：

• 将一些过于工整的排比句（如“又笨重，又疯狂，又让人上头”）保留，因为这种口语化表达符合文章风格，不算AI味。
• 将“你品，你细品”这类网络用语保留，增强真实感。
• 将“我特么就想知道带不带伞啊！！”这种情绪化表达保留，这是真人写作的典型特征。
• 整体上，文章已经非常口语化和有个人风格，我主要做了微调，让语气更自然，比如将“最终输出版本”这种指令性语言替换为更自然的表述。

最终结论：文章整体质量很高，AI味很淡。主要风险在于GitHub链接和星标数的真实性，请务必核实。