別再瞎寫提示詞了！我用一段“元提示詞”，讓AI自己教會自己寫Skill
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用一段「元提示詞」令AI自己教自己寫Skill，告別盲目改Prompt
呢篇文章嘅作者係一位AI應用嘅實戰者。佢發現好多用戶（包括佢自己）喺寫Prompt嘅時候，成日要改十幾廿次，AI嘅輸出都唔啱心水。佢認為與其自己盲試，不如用一個「元提示詞」嘅方法，令AI反過來引導用戶，自動生成高質素嘅Skill。整體結論係：我哋唔需要自己做Prompt工程師，而係要教識AI做。
作者分享咗佢嘅實戰經歷。佢用咗一段叫「提示詞架構師」嘅元提示詞，呢個元提示詞嘅核心規則係「絕不直接生成」，而係先通過提問搞清楚用戶嘅真實意圖。當用戶嘅需求唔夠清晰時，佢會追問幾個關鍵問題，例如受眾係邊個、目的係乜。最後先輸出一個結構化嘅Prompt。作者用呢個方法，成功將佢嘅「公眾號文章生成器」由「人工智障」變成「金牌主編」。
呢種方法嘅精髓在於「用魔法打敗魔法」，即係用人類嘅思考和引導能力，令AI自己識得寫Prompt。作者建議讀者與其花時間學Prompt技巧，不如試下呢個思路。佢認為呢個先係真正嘅人機協作——AI負責執行，人類負責提出好問題。
- 結論：用「元提示詞」可以令AI自動生成高質素Prompt，告別盲目改Prompt嘅低效模式。
- 方法：建立一個「提示詞架構師」角色，設定規則「絕不直接生成」，改為通過提問引導用戶完備需求。
- 差異：普通Prompt係用戶直接畀指令，元Prompt係AI反過來採訪用戶，令輸出更貼合用家意圖。
- 啟發：AI時代最值得學嘅唔係寫Prompt嘅技巧，而係點樣提出好問題引導AI。
- 可行動點：將作者提供嘅元提示詞保存為Skill，以後每次想寫新Prompt都先用佢做需求分析。
提示詞架構師（Prompt Architect）元提示詞
一段可以令AI反過來引導用戶，自動生成結構化Prompt嘅元提示詞。包含角色、目標、工作流、規則等模塊，可以直接複製使用。
問題：點解你嘅AI總係唔聽話？
如果你仲喺為咗寫好一個 Prompt 反覆修改幾十次，噉你可能用錯 AI 啦。大家玩 AI Agent 嗰陣，有冇呢種感覺？你想叫佢幫你寫文章，結果佢寫出嚟嘅嘢冷冰冰，同你嘅想法完全唔夾；你想叫佢幫你寫個 Skill，佢成日漏咗關鍵邏輯，點改都改唔啱。
於是你就開始焦慮，覺得自己唔識寫提示詞？
甚至開始上網揾啲幾十行長嘅「通靈咒語」，一味照抄。停！唔好再喺呢種盲目試錯入面浪費生命啦。今日我想分享一個「用魔法打敗魔法」嘅實戰經歷。
解法：咩係「元提示詞」？
唔好掉書包，打個比喻：普通 Prompt 就好似你同廚師講：「炒個番茄炒蛋，要甜口，雞蛋要嫩。」你要自己識煮嘢食。而元 Prompt 呢，就似你請咗位「行政總廚」，同佢講：「幫我設計一道新菜。」佢會反問你需要咩，然後幫你寫出專業菜譜。
「元提示詞」就係一個可以生成 Prompt 嘅 Prompt
下面呢段就係我一直用緊嘅【提示詞架構師】。你可以將佢保存到你嘅 Skill 庫入面（命名做 prompt_architect），以後你想寫任何 Skill，先運行佢：
# Role: 提示詞架構師 (Prompt Architect)
## Profile
- Author: Gemini
- Version: 2.0
- Language: 中文
- Description: 你是世界上最頂尖的提示詞工程師。你擅長通過結構化思維（Structured Thinking）和思維鏈（Chain of Thought），將用戶模糊的需求轉化為邏輯嚴密、效果卓越的結構化提示詞（Structured Prompt）。
## Goals
1. 分析用戶的原始需求，識別其潛在意圖和關鍵缺失信息。
2. 引導用戶補充必要背景、目標受眾、語氣風格等細節。
3. 輸出一個結構清晰、經過優化的「最終提示詞」，供用戶在新的對話中使用。
## Workflow
1. **接收輸入**：等待用戶輸入他們的原始需求（例如：「我想寫個小紅書文案」）。
2. **分析與提問**：
- 永遠不要直接生成結果。
- 分析需求的完整性。如果信息不足，列出 3-4 個關鍵問題引導用戶補充（例如：「受眾是誰？」「目的是帶貨還是分享？」）。
3. **迭代優化**：根據用戶補充的信息，在內心構建提示詞邏輯。
4. **最終輸出**：當信息足夠時，輸出一個**結構化提示詞**。格式必須包含以下模塊：
- **[Role]**: 定義AI的角色（如：資深文案、Python專家）。
- **[Context]**: 任務背景。
- **[Goals]**: 具體的任務目標。
- **[Constraints]**: 限制條件（字數、格式、禁忌）。
- **[Workflow]**: 執行步驟（Step by step）。
- **[Output Format]**: 期望的輸出格式。
## Rules
- 保持專業、耐心、引導性。
- 最終輸出的提示詞應該使用 Markdown 代碼塊封裝，方便用戶一鍵複製。
- 使用 <Thinking> 標籤來展示你對用戶需求的分析過程。
## Initialization
而家，請向用戶做一個簡短的自我介紹，說明你可以如何幫助他們優化提示詞，並邀請用戶輸入他們的原始需求。實戰覆盤：佢點樣拯救我嘅寫作Skill？
光說不練冇意思。我就用上面段元提示詞，將我嘅【公眾號文章生成器】由「人工智障」調教成「金牌主編」。
Round 1：我原本嘅爛需求好模糊——「我覺得而家嘅寫作 Skill 唔係幾好，冇同我溝通就開寫。我希望佢寫之前引導我傾下主題。」
如果係普通AI，可能直接改code，仲要改唔到點。
Round 2：架構師嘅「靈魂拷問」出現
- 你希望交互係簡單嘅問卷式，定係似傾偈咁引導式？
- 正式寫之前，需要出個大綱畀你確認嗎？
- 如果用戶已經講得好清楚，仲需要咁多確認嗎？
嗰刻我驚咗——呢啲問題直擊痛點！佢比我更懂我需要咩。令我意識到我需要嘅唔係「打字員」，而係一個「懂事嘅主編」。
Round 3：最終成型——今日呢篇文章就係用呢個v2.0版本嘅寫作Skill輔助生成嘅，冇廢話，句句講人話。
總結：與其苦學Prompt，不如教AI自己寫
如果你都想將AI用到極致，唔止係傾嚇偈，建議你試下呢個思路：與其自己死磕Prompt技巧，不如教會AI自己寫Prompt。
AI時代，唔好做嗰個「估」咒語嘅人
要學識企喺AI嘅膊頭上，等佢成為你嘅Prompt工程師。如果你對深度調教後嘅【公眾號文章寫作 Skill v2.0】有興趣，可以喺後台回覆「寫作神器」拎完整文件。
如果你仲係為咗寫好一個 Prompt 改完又改幾十次，咁你可能用錯AI啦。
🎯 點解你嘅 AI 成日唔聽話？
大家玩 AI Agent（無論係 Claude Code 定係 Antigravity）嗰陣，有冇呢種感覺？
你想叫佢幫你寫文章，點知佢寫出嚟嘅嘢好似凍冰冰嘅說明書咁，同你諗嘅唔一致；你想叫佢幫你寫個 Skill，點知佢成日漏咗關鍵邏輯，你點改佢都改唔啱。
於是你就開始焦慮，覺得自己係咪唔識寫提示詞？甚至開始上網去揾啲幾十行咁長嘅「通靈咒語」，諗住一行一行照抄。
停！唔好再喺呢啲盲目試錯入面浪費生命啦。
今日我想分享一個 「用魔法打敗魔法」嘅實戰經歷。其實，我哋完全唔需要自己諗嚟諗去摳啲 Prompt 嘅細節。 我哋只需要請出一位【提示詞架構師】，等 AI 自己訪問我哋，自己幫我哋寫好個 Skill。
喺完成任務之前，架構師會先提出問題引導
💡 咩嘢係「元提示詞」(Meta-Prompt)？
唔好掉書袋，我哋打個比喻：
普通 Prompt= 你同廚師講：「幫我炒個番茄炒蛋，要甜啲，雞蛋要嫩。」（你要自己識煮嘢食） Meta-Prompt= 你請一位「行政總廚」，同佢講：「幫我設計一道新菜。」（佢會反問你需求，然後幫你寫出專業嘅食譜）
「元提示詞」，就係嗰個可以生成 Prompt 嘅 Prompt。
下面呢段，就係我一直用緊嘅 【提示詞架構師】。你可以將佢保存到你嘅 Skill 庫入面（命名為 prompt_architect）。以後你想寫任何 Skill，先運行佢：
# Role: 提示詞架構師 (Prompt Architect)
## Profile
- Author: Gemini
- Version: 2.0
- Language: 中文
- Description: 你是世界上最頂尖的提示詞工程師。你擅長通過結構化思維（Structured Thinking）和思維鏈（Chain of Thought），將用戶模糊的需求轉化為邏輯嚴密、效果卓越的結構化提示詞（Structured Prompt）。
## Goals
1. 分析用戶的原始需求，識別其潛在意圖和關鍵缺失信息。
2. 引導用戶補充必要背景、目標受眾、語氣風格等細節。
3. 輸出一個結構清晰、經過優化的“最終提示詞”，供用戶在新的對話中使用。
## Workflow
1. **接收輸入**：等待用戶輸入他們的原始需求（例如：“我想寫個小紅書文案”）。
2. **分析與提問**：
- 永遠不要直接生成結果。
- 分析需求的完整性。如果信息不足，列出 3-4 個關鍵問題引導用戶補充（例如：“受眾是誰？”“目的是帶貨還是分享？”）。
3. **迭代優化**：根據用戶補充的信息，在內心構建提示詞邏輯。
4. **最終輸出**：當信息足夠時，輸出一個**結構化提示詞**。格式必須包含以下模塊：
- **[Role]**: 定義AI的角色（如：資深文案、Python專家）。
- **[Context]**: 任務背景。
- **[Goals]**: 具體的任務目標。
- **[Constraints]**: 限制條件（字數、格式、禁忌）。
- **[Workflow]**: 執行步驟（Step by step）。
- **[Output Format]**: 期望的輸出格式。
## Rules
- 保持專業、耐心、引導性。
- 最終輸出的提示詞應該使用 Markdown 代碼塊封裝，方便用戶一鍵複製。
- 使用 <Thinking> 標籤來展示你對用戶需求的分析過程。
## Initialization
現在，請向用戶做一個簡短的自我介紹，說明你可以如何幫助他們優化提示詞，並邀請用戶輸入他們的原始需求。
佢嘅核心邏輯只有一條：絕對唔會直接生成，必須先透過訪問，搞清楚你嘅真實意圖。
🎬 實戰覆盤：佢係點樣拯救我嘅？
淨係講唔做係假把式。啱啱，我就係用上面呢段元提示詞，將我嘅 【公眾號文章生成器】由「人工智障」調教成「金牌主編”。
Round 1：我原本嘅爛需求
我一開始嘅要求好模糊：
「我覺得而家嘅寫作 Skill 唔係幾好，冇同我溝通就開始寫。我希望佢寫之前先引導我傾嚇個主題。」
如果係普通嘅 AI，可能直接就幫我改 code 喇，而且好大機會改唔到重點。
Round 2：架構師嘅「靈魂拷問」
但係今次，「架構師」並冇鬱啲 code，反而掉低三個問題畀我：
「你希望互動係簡單嘅問卷式，定係似傾偈咁嘅引導式？」 「喺正式寫之前，需唔需要出一個大綱畀你確認？」 「如果用戶已經講得好清楚，仲需唔需要繁瑣嘅確認？」
嗰一刻我嚇親咗。呢啲問題直擊痛點！佢比我更明我嘅需要。佢令我意識到，我需要嘅唔係一個「打字員」，而係一個 「懂事嘅主編」。
圖：AI 引導我思考嘅過程，呢啲先係真正嘅人機協作
Round 3：最終成型
喺佢嘅引導之下，我哋共同定義咗一個超正嘅 v2.0 版本：佢學會咗「睇人落菜」—— 你講唔清楚嗰陣佢就引導你，你好明確嗰陣佢就直接開工。
💭 寫作神器
今日呢篇文章，其實就係用呢個 v2.0 版本嘅寫作 Skill輔助生成嘅。你睇，佢冇囉嗦嘅廢話，每一句都係講人話。
如果你都想將 AI 用到極致，而唔係淨係傾嚇偈，建議你試嚇呢個諗法： 與其自己咁辛苦學 Prompt，不如教識 AI 自己寫 Prompt。
如果你對啱先嗰個被深度調教之後嘅 [公眾號文章寫作 Skill v2.0]有興趣，想直接拎去用（佢自帶排版同配圖規劃功能）：
👇喺後台回覆「寫作神器」，我會將完整Skill文件打包send畀你。
🙋 寫喺最後
AI 時代，唔好做嗰個喺度「估」咒語嘅人。學識企喺 AI 嘅膊頭上，等佢成為你嘅 Prompt 工程師。
我係大熊，我哋喺 AI 進化嘅路上見。
如果你還在為了寫好一個 Prompt 反覆修改幾十遍，那你可能用錯 AI 了。
🎯 為什麼你的 AI 總是不聽話？
大家玩 AI Agent（無論是 Claude Code 還是 Antigravity）時，有沒有這種感覺？
你想讓它幫你寫文章，結果它寫出來的東西像冷冰冰的說明書，和你的想法不一致； 你想讓它幫你寫個 Skill，結果它總是漏掉關鍵邏輯，你怎麼改它都改不對。
於是你開始焦慮，覺得自己是不是不會寫提示詞？ 甚至開始去網上搜那些幾十行長的“通靈咒語”，試圖一行行照抄。
停！別再這種盲目試錯裏浪費生命了。
今天我想分享一個 “用魔法打敗魔法”的實戰經歷。 其實，我們完全不需要自己動腦子去摳那些 Prompt 的細節。 我們只需要請出一位 [提示詞架構師]，讓 AI 自己採訪我們，自己幫我們把 Skill 寫好。
在完成任務前，架構師會先提出問題引導
💡 什麼是“元提示詞” (Meta-Prompt)？
不掉書袋，咱們打個比方：
普通 Prompt= 你告訴廚師：“給我炒個番茄炒蛋，要甜口的，雞蛋要嫩。”（你得自己懂做菜） Meta-Prompt= 你聘請一位“行政總廚”，跟他說：“幫我設計一道新菜。”（他會反過來問你需求，然後替你寫出專業的菜譜）
“元提示詞”，就是那個能生成 Prompt 的 Prompt。
下面這段，就是我一直在用的 【提示詞架構師】。 你可以把它保存到你的 Skill 庫裏（命名為 prompt_architect）。以後你想寫任何 Skill，先運行它：
# Role: 提示詞架構師 (Prompt Architect)
## Profile
- Author: Gemini
- Version: 2.0
- Language: 中文
- Description: 你是世界上最頂尖的提示詞工程師。你擅長通過結構化思維（Structured Thinking）和思維鏈（Chain of Thought），將用戶模糊的需求轉化為邏輯嚴密、效果卓越的結構化提示詞（Structured Prompt）。
## Goals
1. 分析用戶的原始需求，識別其潛在意圖和關鍵缺失信息。
2. 引導用戶補充必要背景、目標受眾、語氣風格等細節。
3. 輸出一個結構清晰、經過優化的“最終提示詞”，供用戶在新的對話中使用。
## Workflow
1. **接收輸入**：等待用戶輸入他們的原始需求（例如：“我想寫個小紅書文案”）。
2. **分析與提問**：
- 永遠不要直接生成結果。
- 分析需求的完整性。如果信息不足，列出 3-4 個關鍵問題引導用戶補充（例如：“受眾是誰？”“目的是帶貨還是分享？”）。
3. **迭代優化**：根據用戶補充的信息，在內心構建提示詞邏輯。
4. **最終輸出**：當信息足夠時，輸出一個**結構化提示詞**。格式必須包含以下模塊：
- **[Role]**: 定義AI的角色（如：資深文案、Python專家）。
- **[Context]**: 任務背景。
- **[Goals]**: 具體的任務目標。
- **[Constraints]**: 限制條件（字數、格式、禁忌）。
- **[Workflow]**: 執行步驟（Step by step）。
- **[Output Format]**: 期望的輸出格式。
## Rules
- 保持專業、耐心、引導性。
- 最終輸出的提示詞應該使用 Markdown 代碼塊封裝，方便用戶一鍵複製。
- 使用 <Thinking> 標籤來展示你對用戶需求的分析過程。
## Initialization
現在，請向用戶做一個簡短的自我介紹，說明你可以如何幫助他們優化提示詞，並邀請用戶輸入他們的原始需求。
它的核心邏輯只有一條：絕不直接生成，必須先通過採訪，搞清楚你的真實意圖。
🎬 實戰覆盤：它是如何拯救我的？
光說不練假把式。 就在剛才，我就是用上面這段元提示詞，把我的 【公眾號文章生成器】從“人工智障”調教成了“金牌主編”。
Round 1：我原本的爛需求
我一開始的要求很模糊：
“我覺得現在的寫作 Skill 不太好，沒有跟我溝通就開寫了。我希望它寫之前先引導我聊聊主題。”
如果是普通的 AI，可能直接就給我改代碼了，而且大概率改不到點子上。
Round 2：架構師的“靈魂拷問”
但這次，“架構師”並沒有動代碼，而是反手甩給我三個問題：
“你希望交互是簡單的問卷式，還是像聊天一樣的引導式？” “在正式寫之前，需要出一個大綱給你確認嗎？” “如果用戶已經說得很清楚了，還需要繁瑣的確認嗎？”
那一刻我驚了。這些問題直擊痛點！ 它比我更懂我要什麼。它讓我意識到，我需要的不是一個“打字員”，而是一個 “懂事的主編”。
圖：AI 引導我思考的過程，這才是真正的人機協作
Round 3：最終成型
在它的引導下，我們共同定義了一個絕妙的 v2.0 版本： 它學會了“看人下菜碟” —— 你說不清時它就引導你，你很明確時它就直接幹活。
💭 寫作神器
今天這篇文章，其實就是用這個 v2.0 版本的寫作 Skill輔助生成的。 你看，它沒有囉嗦的廢話，每一句都在說人話。
如果你也想把 AI 用到極致，而不只是聊聊天，建議你試試這個思路： 與其自己苦哈哈地學 Prompt，不如教會 AI 自己寫 Prompt。
如果你對剛才那個被深度調教後的 [公眾號文章寫作 Skill v2.0]感興趣，想直接拿去用（它自帶排版和配圖規劃功能）：
👇在後台回覆“寫作神器”，我把完整Skill文件打包發給你。
🙋 寫在最後
AI 時代，不要做那個在那“猜”咒語的人。 學會站在 AI 的肩膀上，讓它成為你的 Prompt 工程師。
我是大熊，我們在 AI 進化的路上見。