你不用懂技术，不用会编程，你也能了解底层逻辑不被收割。我会从 AI 大模型的原理、AI 的本质、提示词底层逻辑、提示词使用方法、智能体搭建思路来展开。
我见过对大模型最准确的描述是：一个什么都懂的应届生，你可以把它理解为，它读遍了人类迄今为止所有公开有记载的文章和书籍对话，它什么都知道，但是只知道还不够，会背诗不代表会写诗。AI从会读诗到能根据你的需求写诗的过程中经历了什么呢？
首先，比如AI在读遍全网诗文的时候，并不单是录入数据，而是记住了文字出现的规律。当它读到草色遥看近却无的时候，它不会理解什么是草色，也不理解什么是遥看，它把草色编码为A，遥看编码为B。
记忆A和B经常一起出现，之后读到遥看瀑布挂前川，又把瀑布编码为C，这时候它就形成了ABC之间的关系和关系的分布概率认知。
当你输入给我生成一首春天的诗，大模型，会先把你的输入处理成编码，再搜寻相关的内容。接下来查找春天相关的编码，再查找经常和春天一起出现的其它词汇。根据不同的编码组合的概率，生成一首新的诗，它从始至终都读不懂诗，也不懂怎么写诗。
但是可以根据春天这个词，寻找判断哪些关联词会出现，什么样的组合是更符合概率的。同样的道理，只要你有需求，它能写文章、能聊天、能算数学题、能生成视频等等。
AI的生成本质是一种符合大概率的拼凑，它从来都没有听懂你在说什么。它目前所做的所有创造都是基于已有内容的重新组合。它没有办法创造一个新的，从来没有出现过的问题。当然，AI不是一开始输出的答案就令人满意。所有机器训练，机器学习，自然语言处理和深度学习等多种让AI学习概率，好完成任务的技术。
所以不建议你把AI当成一个有完整思维的人使用，它并没有逻辑和思维。当你给AI输出的要求反馈足够多，它就会从你的反馈中学习，从什么都懂的应届生变成一个什么都懂，且有一定行为路径的应届生。同时，它有两大核心特征，记性相当好，超级会模仿，真正能够做到有样学样，即人类套路与大神的套路王。
当你理解了AI大模型的本质，你就能理解市面上绝大多数提示词的设计思路。为什么所有的提示词工程都教你要有角色、任务和需求，因为这是让AI接受信息编码的最高效的结构，保证你能最精简的告诉AI任务。
大部分普通人不会刻意练习自己的表达能力，在描述需求时就充满了大量的噪音和干扰，比如自己的感受和情绪，而这些对AI执行任务并无帮助。网络上流行的提示词工程能帮你输出最容易让AI处理的语句。收到语句后AI会把单词转化为编码，再去匹配海量对话拼接成最符合概率的对话。
当你明白了这一点，你就会意识到所谓的提示词工程，本质上是要探寻一种最高效的，最准确的干扰最少的和AI沟通的方式。万变不离其宗，唯一的原则就是高效准确传达信息，这就涉及到了信息的控制论，信息论研究了噪声，噪声是不可消除的，所以要用条件和反馈控制系统完成最终目标。
我也看到过，有种质疑说都是人工智能了，为什么还要人来努力，而不是AI来适应人，就像是你带着万能应届生工作，它虽然技能很多，但是你要给它适合它的工作方式，你要确认你的需求足够清晰，你要判断是否给它拆解任务，你要建立验收它执行任务的标准，还要给对任务的判断和反馈，它才能越做越好。当然不做也是可以的，只会浪费你的效率。
那讲到这里，你终于领悟真正有价值的提示词攻略到底是什么？总结起来就这5个：设定角色，明确任务，分解步骤，增加限制和考核结果。
所以即使AI在进步，我们也要学习更有效的沟通策略，才会有更好的结果。当然沟通效率提升不是一日之功，不会设计提示词，也有两个捷径可以走：
第一个捷径是AI自己生成提示词，现在流行的AI应用各有所长，我教大家一个特别邪门的方法，让你生成内容准确率高达50%，你可以把需求平铺直叙的讲给DeepSeek，然后把 DeepSeek生成的思考过程发送给GPT，再让它们生成答案。
第二个捷径呢，就是智能体。
所谓智能体，就是通过前置的设定，让它遵循特定人设技能和工作流程工作。
如果你想做一个智能体节省60%以上的工作，提高效率或者省去编导文案前，只需要把工作任务换成AI可以理解的智能体设定就可以。理论上，你可以复刻网上所有知名大博主，让它们的编导和文案为你所用。
只要你学会了拆解和生成智能体，你不需要懂编码，不需要懂技术，不用写代码，只需要清楚的拆分自己的需求，拆分出完成你需求的步骤，并找到一个开放平台就可以。
以下为大家推荐几个国内智能体和工作流的搭建平台：
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