- 适用场景
- 高价值方案、对外稿件、S 级剧本大纲
- 推荐工具
- 豆包 + DeepSeek(或任意两个不同模型)
- 为什么有效
- 不同模型的盲区不同,一个负责“说人话”,一个负责“讲逻辑”,互相纠错。
- 容易失败的地方
- 口语化时把关键数据也“化”掉了——必须写“保留全部逻辑与数据”。
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
高价值方案、对外稿件、S 级剧本大纲
豆包出初稿 → DeepSeek 挑 5 个漏洞并重写 → 回豆包口语化 → 人工终审。
【发给第二个 AI(挑刺)】 你是严格的审稿人。下面是另一个 AI 写的稿子。请从三个角度找出 5 个漏洞: 1. 逻辑(推论跳跃、因果倒置) 2. 数据(含糊数字、无法验证的说法) 3. 可执行性(说了等于没说的“正确的废话”) 每个漏洞写:位置 / 为什么是问题 / 怎么改。然后重写一版。 稿子:【粘贴】 【发回第一个 AI(口语化)】 把下面这版改成口语化表达:保留全部逻辑与数据,拆长句、加口语词、去掉书面连接词,让初中文化的人一口气读完能懂。字数控制在原文的 85% 左右。
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。