为什么同一个 AI，别人用得比你好？
差距通常不在模型，而在你给 AI 的信息、结构和验收标准。可以把输出质量理解成四项相乘：
输出质量 ≈ 信息量 × 结构清晰度 × 思考空间 × 验收标准
任何一项是 0，结果就会塌。最常见的情况是：没给背景（信息量 0）、一句话扔过去（结构 0）、要求马上给答案（思考空间 0）、自己也说不清什么叫好（验收 0）。
六个质量杠杆
| 杠杆 | 解决什么问题 | 对应指令 | 不做会怎样 |
|---|---|---|---|
| ① 信息量 | AI 不知道你的受众、目标、禁忌 | RTCC 四段式、长文档前置、反向提问 | 输出“正确但用不上” |
| ② 结构 | AI 只会照字面执行，不会领会精神 | RTF、五步结构、格式前置 | 跑偏、漏项、废话多 |
| ③ 思考空间 | 直接要答案，等于让 AI 猜 | 分步交付、三方案比选、多路求解 | 复杂任务错误率高 |
| ④ 示例 | 文字描述风格，永远不如给个样板 | 五步结构、仿写文风、风格词四层 | 每次风格都不一样 |
| ⑤ 验收闭环 | AI 默认讨好你，没有尺子就自夸 | 百分制元指令、自我批判、评分尺 | 看着不错，实际不合格 |
| ⑥ 负向剪枝 | 只说要什么不够，还要剪掉不要的 | 禁词表、去机器味三招 | 套话连篇，一眼 AI |
三步用法
- 先套骨架：任何任务先用“01 结构骨架”里的 RTF 或 RTCC，写清角色、任务、背景、格式。
- 再叠放大器：复杂任务叠加“02 质量放大”里的评分尺、三方案比选、禁词表等。
- 最后上验收：重要任务结尾加上“00 元指令｜百分制交付”，让 AI 自定标准、内部迭代到 95 分以上，只交成品、最终评分和最大局限。
百分制交付：集星的内部质量流程
这是整套指令库的核心。正式输出前，AI 必须执行完整的内部流程，不能直接给答案：
- 依据任务目标，制定 5 条可量化的优秀标准，分配权重，合计 100%。
- 内部生成初稿（不展示）。
- 以严格审核者身份，对照标准逐项打分，定位主要扣分项。
- 迭代修改、循环校验，总分 ≥ 95 分结束；无法达标就写明客观原因。
对外只输出：优化后的成品、最终评分、现存 1 项最大局限。口播、编剧、分镜三个场景已经把标准写好，直接复制即可；其他任务用“通用版”，让 AI 自己定标准。
标准怎么写才有用
每条标准都要写出“满分是什么样、不及格是什么样”。例如“干货密度”：满分＝每条 150–300 字，每句都有信息，至少 1 个具体数字或步骤；不及格＝字数越界，或出现素材外的事实。只写“内容优秀”，AI 就没有尺子。
不同 AI 工具，写法不一样
| 工具类型 | 代表 | 怎么写 |
|---|---|---|
| 推理模型 | DeepSeek 深度思考、带“思考”模式的模型 | 说清目标、背景、约束和验收标准即可，不必写“请一步步思考”，也不必规定思考步骤 |
| 对话模型 | 豆包、千问、Kimi 普通模式 | RTCC 结构 + 1–3 个示例 + 输出格式；复杂任务分步交付 |
| 长文档 | Kimi、Claude、千问 | 资料放最前，问题放最后；要求先摘引原文再回答 |
| 视频模型 | 即梦 Seedance、可灵、Vidu、海螺 | 只写看得见的：主体 + 动作 + 场景光线 + 1 个主运镜 + 风格；一镜一个主动作；参考图写明用途 |
| 图片模型 | 即梦、LiblibAI、吐司、Midjourney | 风格词四层：画质 / 风格 / 构图 / 情绪，每层 1–2 个；角色用固定锚点描述 |
| 智能体 | 扣子、WorkBuddy、TRAE Work、千问办公 | 写清要交付的结果、可用工具和文件位置、每步产出格式、哪些操作要先问你 |
把好指令变成“技能”，一次写好反复用
好用的指令不要每次复制粘贴，把它装进工具里：
- 扣子 / 阿里云百炼：把“百分制交付元指令”和场景指令写进智能体的“人设与回复逻辑”，或做成工作流的每一步。
- WorkBuddy / 千问办公 / TRAE Work：把常用指令保存为技能（Skills），做成固定流程。
- Claude 等支持 Skills 的工具：把评分标准、禁词表、输出格式写成一个技能文件，让 AI 在相关任务里自动套用。
- 团队协作：在飞书文档里建“指令库”，每条记录：用途 / 适用模型 / 示例输入 / 已知失败模式 / 最近一次测试结果；模型升级后重新测一遍。
高价值内容的五段流水线
| 环节 | 用哪条指令 | 产出 |
|---|---|---|
| ① 需求澄清 | 反向提问：先问我 5 个问题 | 清楚的需求边界 |
| ② 指令增强 | 让 AI 先替你写指令 | 一版强指令 |
| ③ 结构化生成 | RTCC + 场景指令（剧本 / 分镜 / 口播） | 初版成品 |
| ④ 自评迭代 | 百分制交付元指令 | ≥95 分的成品 + 评分 |
| ⑤ 交叉验证与去重 | 双 AI 交叉挑刺 + 历史文案去重 + 发布前合规自检 | 终稿 |
七个最常见的失败
| 失败 | 解药 |
|---|---|
| 动词模糊：“帮我弄一下” | 换成精确动词：起草 / 提取 / 改写 / 拆解 / 对比 / 评分 / 压缩 |
| 没指定格式 | 格式前置，写清表格列名 |
| 一条指令塞多个任务 | 拆成链，一次只做一件事 |
| 语气要求太多 | 语气词控制在 2–3 个 |
| 盲信第一版 | 加自我批判或百分制交付 |
| 具体内容写死在指令里 | 用【】或 {{}} 做成占位符模板 |
| AI 编造事实 | 只基于素材、要求引用原文、不确定写“待确认”，最后人工核对 |
AI 的输出需要人工复核：事实、数据、版权和合规以人工判断为准。指令库会根据工具更新持续修订。