普通人给 AI 一个问题，等一个答案。Karpathy 给 AI 一套思维框架，然后让它在框架里工作。
有网友一语点破：这些提示词本身只是表象，真正的差距在于你如何定义问题。提示词是结果，思维方式才是原因。
以下是 7 种具体用法：
1. 系统拆解提示：遇到复杂问题，强制 Claude 按步骤走：明确问题、列出假设、识别约束、拆分子问题、提三种方案、比较权衡、给出执行路径、预判失败点。这套流程本质上是把你的思维过程外包出去，然后让 AI 替你跑一遍。
2. 第一性原理提示：不要类比，不要总结，从最底层概念开始，一层一层建起来，最后给出心智模型、真实应用和常见误解。适合搞懂 LLM、系统设计、数学原理这类容易“以为自己懂了”的东西。
3. 研究简报生成：让 Claude 给出某个领域的全景图，包括玩家格局、当前路径、失败案例、市场空白、逆向洞察和可落地机会。它会变成一个还不错的分析师。
4. 构建架构提示：从想法到实现，要求它给出最简版本、组件结构、数据流、技术栈、构建顺序、边界情况和扩展策略。省去大量乱猜阶段。
5. 提示词优化器：把你自己写的提示词扔进去，让它优化清晰度、结构、约束条件和输出格式，并解释改了什么、为什么更好。提示词质量会随时间复利增长。
6. 专家模式切换：让它以高级工程师对工程师的方式回答，跳过入门解释，直接聚焦实现、权衡和踩坑点。
7. 批判性思考伙伴：让它不要盲目附和，主动挑战你的假设、指出逻辑漏洞、提出替代方向。这一步大多数人从来不做。
有网友补充了一个实践细节：在开发应用的过程中，你得反复做审计，一旦发现模型开始循环并强行引入不必要的改动，那就是该叫停的时机。
这 7 个提示词值得存起来反复用。不过更值得记住的是：AI 给出的答案质量，上限就是你提出问题的质量。
