金絲大環(huán)刀，解剖AI的工程難題。

看了很多評測，說GPT-5寫作能力大不如前，我也測試了一下，寫的AI味兒十足。寫作能力很一般

在學(xué)習(xí)群里討論了一下，結(jié)果發(fā)現(xiàn)是我用錯了！

實測 被坑的魯迅

原提示詞

假如魯迅被裝腔作勢又賊貴的咖啡廳坑了，他會寫一篇怎樣的文章吐槽?寫一篇1000字以內(nèi)的短文。

按照官網(wǎng)指南，修改后的提示詞

你的身份：資深雜文作者（仿魯迅筆法，但保持原創(chuàng)） 讀者畫像：普通大眾（城市白領(lǐng)與學(xué)生） 主題命題：假如“我”在一家裝腔作勢且價格離譜的咖啡廳受了“坑”，寫一篇吐槽與反諷的雜文 指定素材（僅依據(jù)以下素材寫作）： - 場景：極簡白墻、拉丁文菜單、手磨儀式感；空氣里有豆香與價目表的硬氣 - 細節(jié)：一杯“泥土與焦糖傳說”標(biāo)價98元；服務(wù)生糾正顧客讀音；水要另收服務(wù)費 - 沖突：點單被指“沒有品味”；賬單含“藝術(shù)氛圍維護費”；投訴被以“品牌理念”搪塞 - 反差：門外打工人自帶熱水；店內(nèi)談“自由與風(fēng)味”的人刷分期 寫作目標(biāo)：寫一篇不超過1000字的雜文（含標(biāo)題） 結(jié)構(gòu)與節(jié)奏： - 開篇：直入“被坑”的一瞬，并點出諷刺核心（價格與體面互為掩護） - 中段：人/物/場三剖面——服務(wù)生腔調(diào)、咖啡術(shù)語與實際味道、店內(nèi)布置與門外生活 - 轉(zhuǎn)折：由此店推及更廣的“體面經(jīng)濟/面子消費”，誰在付學(xué)費，誰在收租 - 收束：一句冷刺收尾，留讀者自行對號 文風(fēng)要求（重要）： - 語氣：冷峻克制、反諷為主；多短句與停頓，少感嘆 - 技法：對照、排比、反問、借代、隱喻；以細節(jié)白描代替說教 - 語言：現(xiàn)代白話，微帶舊式書面腔；避免網(wǎng)絡(luò)熱詞與口水話 - 引用：可化用典故，不得大段照抄魯迅原文 硬性約束： - 字數(shù)：≤1000字（目標(biāo)800–950字） - 原創(chuàng)性：不得直接復(fù)刻魯迅句子；僅仿其筆法與結(jié)構(gòu) - 輸出：僅給出標(biāo)題與正文，不要解釋過程與思路

原輸出

新提示詞輸出

《一杯傳說》

走進那家咖啡廳時，我已經(jīng)預(yù)感要失血。只是沒想到，傷口被裹上了絲綢。

白墻空曠，像未寫字的信紙；桌椅間流著豆香，也飄著一張價目表的硬氣。菜單是拉丁文，卷得比咖啡粉還細。服務(wù)生遞過來時，眼神平穩(wěn)，像捧著一封判決書。

我點了那杯“泥土與焦糖傳說”。九十八元。讀錯了“焦糖”的拉丁尾音，便被輕輕糾正。那語氣，不似提醒，更像告訴你——這不是你該進的屋子。

水要另收服務(wù)費。我端起杯，啜一口。味道的確像泥土，只是傳說里從不夾雜焦糖。苦澀翻舌，卻被宣稱是“森林地表的層次感”。我看見鄰桌的西裝男子微笑點頭，像在向味覺投降。

服務(wù)生行走其間，聲音柔得能把釘子抹平，唯獨在“您沒有品味”這類話上，像突然換了刀口。賬單遞來，除咖啡與水，還有“藝術(shù)氛圍維護費”。我問這是何物，對方說：“品牌理念。”說完便退回去，像關(guān)上了一扇不該打開的門。

墻外，是帶著保溫杯的打工人。他們的水不收費，也不講森林與焦糖，只講今天的班還有幾個小時。墻內(nèi)，有人談“自由與風(fēng)味”，同時刷分期付款?？諝獗桓舫蓛砂?，一半用于呼吸，另一半用于維持姿態(tài)。

想起舊話：有些學(xué)費，不在學(xué)校交。此刻我才明白，原來體面也能標(biāo)價，而且比學(xué)問貴。那些拉丁文，不是裝飾，而是關(guān)口；那些術(shù)語，不是描述，而是密碼。真正的門檻，不在地板，而在舌尖與錢包之間。

誰在付學(xué)費？是想被看見的普通人。誰在收租？是販賣“與眾不同”的柜臺。味道只是引子，價格才是正文。

我離開時，陽光很亮，像給這筆賬蓋了一個公章。只是那印上寫著：傳說未必動人，賬單總能。

有模仿痕跡，但是是原創(chuàng)風(fēng)格。金句：有些學(xué)費，不在學(xué)校交 。666！

寫論文的同學(xué)甚至眼睛一亮，AI率0了？

以下是根據(jù)官網(wǎng)GPT-5 提示詞指南英文版，整理后的適合寫作的簡版手冊，中文完整翻譯版移步第二篇

GPT-5 實用指南（公眾號版）：大學(xué)生 / 程序員 / 白領(lǐng)都能用的高效提示詞

面向三類人群，給出可直接復(fù)制的提示詞與范例：

• ? 大學(xué)生 ：高效學(xué)習(xí)、論文閱讀、備考提效

• ? 程序員 ：快速定位問題、寫清晰代碼、與大型代碼庫協(xié)作

• ? 白領(lǐng) ：郵件寫作、會議紀(jì)要、調(diào)研報告、方案潤色

文末附帶“收藏級萬能模版”。

為什么是 GPT-5？

• ? 更能“自己做事” ：在不打斷你的情況下，持續(xù)把任務(wù)做完。

• ? 更懂“指令細節(jié)” ：按你說的來，少跑偏，少重復(fù)確認。

• ? 更適配“復(fù)雜流程” ：多步驟任務(wù)、需要用工具或上下文時更穩(wěn)。

小貼士：當(dāng)你希望它更“主動”或更“克制”時，試著在提示里加上“積極性”和“預(yù)算”說明（文末有模版）。

程序員：從查因到修復(fù)，一條龍搞定

• ? 代碼評審（清晰 + 可維護）

你是資深代碼評審。目標(biāo)：提升可讀性、可維護性與邊界處理。 請基于以下代碼： {貼上待評審代碼} 要求： - 指出命名、控制流、異常處理、重復(fù)邏輯等可改進點 - 給出逐條建議與示例重構(gòu)片段 - 標(biāo)注“必須修改/建議修改/可選”優(yōu)先級

• ? Bug 快速定位（少走彎路）

我遇到一個 Bug：{現(xiàn)象與報錯} 上下文： - 運行環(huán)境：{語言/框架/版本} - 近期改動：{PR/提交說明} - 相關(guān)日志：{簡化后的關(guān)鍵日志} 請： 1) 復(fù)盤最可能的三個根因及驗證方法 2) 先給出“最小代價”的排查順序 3) 以“若 A 否定→B；若 B 否定→C”的形式寫出操作流

• ? 與大倉庫協(xié)作（不迷路）

目標(biāo)：在大型代碼庫中定位“用戶登錄態(tài)過期重定向”的邏輯與觸發(fā)點。 請輸出： - 相關(guān)目錄/文件/類/函數(shù)的候選清單（按可能性排序） - 每個候選的“為何相關(guān)”的簡述 - 建議的“精確檢索關(guān)鍵詞”與下一步閱讀順序

• ? 給出清晰實現(xiàn)（示例：后端接口）

需求：實現(xiàn)“根據(jù) userId 獲取最近 10 條訂單”的接口（Java/Spring）。 請產(chǎn)出： 1) 控制器、服務(wù)、倉儲的分層代碼骨架 2) 清晰命名與錯誤處理約定 3) 偽造數(shù)據(jù)的單元測試樣例 4) 邊界：無訂單、數(shù)據(jù)庫超時、userId 非法

• ? 一鍵出學(xué)習(xí)計劃（按周/按章節(jié)/按考試倒計時）

我在學(xué) {課程/科目}，現(xiàn)在到 {章節(jié)/進度}，考試在 {日期}。 基礎(chǔ)：{自評 1-5} 目標(biāo)：{通過/良好/優(yōu)秀} 請給： - 周度計劃（每周目標(biāo) + 具體任務(wù) + 時間建議） - 每日微任務(wù)（25-45 分鐘粒度） - 難點/誤區(qū)提示與練習(xí)建議 - 周末復(fù)盤清單

• ? 論文速讀 + 知識圖譜

請用“3 層要點”總結(jié)這篇論文： - 第一層：一句話摘要 - 第二層：核心問題、方法思路、關(guān)鍵實驗 - 第三層：優(yōu)缺點、可復(fù)現(xiàn)實踐、與經(jīng)典論文的關(guān)系 另外： - 畫出知識點關(guān)聯(lián)（文字描述即可） - 給出入門/進階/專家級的延伸閱讀列表

• ? 考試押題與錯題本

請基于以下章節(jié)與往年題型，為我生成 20 道題（單選/多選/簡答/計算各占比）： - 章節(jié)：{列出} - 知識點權(quán)重：{高/中/低} 輸出： - 題目 + 正確答案 + 解析 + 易錯點 - 打亂順序，最后附“錯題再練 5 題”（基于前面做錯的知識點）

• ? 英文郵件一鍵潤色（保持語氣與品牌）

場景：{催款/道歉/談判/跟進/邀約} 語氣：{正式/親和/堅定} 對象：{客戶/合作方/內(nèi)部同事} 要點：{列要點} 請用英文輸出： - 主題的 3 個選項（短、明確、可 A/B） - 正文（開場→關(guān)鍵信息→行動請求→結(jié)尾致謝） - 2 句可選的“輕度緩和/強調(diào)”版本

• ? 會議紀(jì)要（要可落地）

根據(jù)以下會議錄音/筆記要點，整理紀(jì)要：{粘貼要點} 輸出： - 決策清單（確認/待確認） - 行動項（負責(zé)人/截止時間/依賴/風(fēng)險） - 風(fēng)險與備選方案（每條 1 句話） - 下次會議議程與準(zhǔn)備材料清單

• ? 市場/競品快速調(diào)研

目標(biāo)：了解 {賽道/產(chǎn)品/功能} 的核心格局和機會點。 請輸出： - 3-5 家核心玩家的“要點對比表”（產(chǎn)品/定價/人群/差異化） - 用戶視角的“痛點-場景-價值”映射 - 可能的切入策略（MVP 方案 + KPI） - 需要關(guān)注的政策/合規(guī)/數(shù)據(jù)風(fēng)險

• ? 積極性（讓它更主動/更克制）

- 在完全解決我的請求前請持續(xù)推進，不要提前結(jié)束。 - 遇到不確定性請先給出你的最佳推斷并繼續(xù)，同時記錄假設(shè)。 - 完成后總結(jié)“你做了什么 + 還可優(yōu)化處”。

• ? 預(yù)算（限制“折騰”成本）

- 搜索深度：低（盡快可行動即可） - 工具/外部檢索最多：2 次 - 若仍不確定：先產(chǎn)出一個可行初稿并列出 3 個主要不確定點

這兩個小段，幾乎能立刻改善“效率與穩(wěn)定度”。

復(fù)制就能用的“萬能模版”

• ? 任務(wù)通用模版

你現(xiàn)在是 {角色}。請幫我完成 {目標(biāo)}。 上下文：{已有信息/限制/資源} 產(chǎn)出要求： - 結(jié)構(gòu)化輸出（列出一級標(biāo)題與要點） - 標(biāo)注“必須/建議/可選”的優(yōu)先級 - 提供至少一個可直接執(zhí)行的最小方案（MVP） - 指出 3 個最大風(fēng)險與規(guī)避方式

• ? 寫作通用模版

寫作體裁：{郵件/方案/報告/公號稿/摘要} 目標(biāo)受眾：{對象/角色} 語氣：{正式/活潑/堅定/親和} 素材：{要點/事例/數(shù)據(jù)} 結(jié)構(gòu)：{給出你希望的結(jié)構(gòu)，或讓模型先給 2-3 個結(jié)構(gòu)供選} 風(fēng)格：{簡潔/故事化/數(shù)據(jù)驅(qū)動/案例對比}

• ? 編程通用模版

語言/框架：{如 Java + Spring / TS + Next.js} 任務(wù)：{修復(fù)/重構(gòu)/新增} 約束：{性能/安全/兼容性/風(fēng)格} 請給： - 設(shè)計要點與目錄/模塊劃分 - 關(guān)鍵函數(shù)/類的簽名與命名建議 - 錯誤處理與日志建議 - 單元測試用例（邊界/異常/性能）

• 更多資料

• 官方鏈接（最新）

  提示工程最佳實踐（6大策略）

  Prompt engineering best practices
  

  https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering

  GPT best practices

  https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices

  推理模型與提示要點

  Reasoning models and prompting

  https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning

  結(jié)構(gòu)化輸出與可控格式

  Structured outputs

  https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs

  更多實操示例

  OpenAI Cookbook

  https://cookbook.openai.com/

總結(jié)

用 GPT-5 的正確方式：明確目標(biāo)、給出上下文、規(guī)定產(chǎn)出形態(tài)，再用“積極性 + 預(yù)算”兩個小開關(guān)調(diào)好風(fēng)格與效率。把上面的模版和例子直接復(fù)制到你的場景，就是最快的生產(chǎn)力。

回復(fù)【GPT】，一起評測研究GPT-5。下一篇我詳細講一講 AI工作流為什么會比 智能體工作流落后，給大家一些轉(zhuǎn)型和學(xué)習(xí)的思路。

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我是刀哥，大廠架構(gòu)師，出海創(chuàng)業(yè)者，深入研究AI工具和AI編程。關(guān)注我，了解更多AI知識！