- 适用场景
- 多步骤复杂任务
- 推荐工具
- DeepSeek、Claude、Kimi;扣子工作流
- 为什么有效
- 一次给大结果,误差会累积;分步交付,错了只回退一步。
- 容易失败的地方
- 一个指令里塞几件不相关的事,互相干扰。一条指令只干一件事,多件事拆成链。
怎么用
- 复制下方指令,把【】里的内容换成你的实际信息(素材越完整,效果越好)。
- 重要任务在最后加上“百分制交付元指令”的内部流程,让 AI 自评到 95 分再交。
- 拿到结果后人工检查事实、数据和版权,再发布或交付。
提示词 · 公开教学内容
多步骤复杂任务
把大任务拆成步骤链,每步先交中间结果,确认后再进入下一步。
目标:【一句话说清最终要什么】 背景:【事实 / 数据 / 受众 / 已有素材】 步骤: 第一步【动作 1】;第二步【动作 2】;第三步【动作 3】。 每完成一步,先输出这一步的结果,并问我“是否继续”;我确认后再做下一步。 约束:【长度 / 语气 / 禁止 / 必含】 最终输出:【格式】
把示例中的人物和场景替换成你的剧情,只改变一个镜头条件,比较两版画面传达的信息。先写下“观众这一刻应该看见什么”,再生成。
资料来源:集星 AI 指令库 · 内容更新 2026-10-07
单打独斗的AI时代已经过去,现在是AI智能体(AI Agents)组队群殴的时代!在本期视频中,我们将深入探讨如何通过多模型协作(Multi-Model Collaboration
让 AI 先自定 5 条可量化标准和权重,内部出稿、严格自评、迭代到 95 分以上,只交成品、最终评分和最大局限。
先让 AI 指出你原始指令的歧义和缺口,改写成强指令,再执行改写后的版本。