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AI 视频听着想睡觉？把“讲清楚”换成“埋个包袱”量子位一位编辑实测 Genspark 的 Media Studio，第一版电影解说片文案平淡、画面像 PPT。他只改了一次提要求的方式，加入埋包袱、有悬疑感、画面多变，第二版就到位了。文章拆解这个差别：讲清楚是目标状态，不是过程体验。还讲了三个省事的做法，局部重拍只改框出的那几秒、帧编辑只动一个物体、先用 480p 草稿把错犯完。最后如实写了它的缺点，音画不同步、跳帧、画面穿帮。
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让 AI 替你点网页：四条规矩，发送和付款不交出去少数派作者奕枢做了一个常驻 Chrome 侧栏的助手 By Your Side，用你当前页面的登录状态干活：整页翻译并替换原文、一句话改样式、把参数整理成可排序的表格、照着简历填网申表、跨几个页面查资料汇成表。作者给它定了四条规矩：每次动手留痕、随时能接管、发送前先问、付款由人完成。文章给出可以直接照抄的指令模板、自己改完页面后怎么让它接着做、怎么让它把方法记下来复用，以及间接提示词注入的风险。
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拿到数据先别说「帮我分析」：三句话，让 AI 先问你少数派一位用 Agent 管训练数据的作者发现，把数据丢给 AI 说一句「帮我详细分析」，换来的是好看的图表和用不上的结论。他的解法分三步：先让 Agent 反过来提问，追问到需求确定；把计算和决策拆成两轮，算完确认再判断；数据缺失时主动降级，给更粗的判断并注明可靠程度。文章给出三句可直接照抄的模板，说明加在哪、改哪个词会失效，以及这套方法的适用边界。
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AI 干活两个反向毛病：做多了和做少了，各有一句话能治谷歌 Gemini 4 Carbon 的安全对齐材料里，把 AI 干活的两个反向毛病分开列了两组降幅：过度执行率下降 26%，服务不足率下降 29%。前者是做多了，你让它改一句它重写一整篇；后者是做少了，你说写份报告它给你三段套话。文章把两种毛病对应的提示词模板写全，标出哪句是范围锁、哪句换成副词就会失效，并给出两步判断这次犯的是哪一种。最后补一条副作用：范围锁太死，它看见问题也不敢说。
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AI 会把没说的都补上：4 句话，让它先交代哪部分是猜的央视实测发现，二维码处打了马赛克的兑换券截图，经 AI 图片工具修复后仍能扫出信息；条件是不算厚的涂鸦没盖住核心数据区，一旦大面积厚涂覆盖就修不回来。另一个案例是开发者在 DeepSeek Harness 的测试文件里发现 v5 标识符，被当成发布证据，官方实际未发公告。两件事的共同点是 AI 会把缺失信息自动补全，而补的部分是猜的。文章给出 4 句可照抄的追问模板。
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AI 总说「你说得对」：4 个提问模板，让它敢反驳你模型默认顺着用户说话，OpenAI 的 Model Spec 写明用户可以进一步提出要求覆盖这种约束，所以要不要挑刺得自己开口请。文章给 4 个可直接照抄的提示词模板：让模型先别肯定、只列失败原因；假设事情已经失败倒着复盘；把回答分成有把握与没把握两部分且不许留空；要求每条结论标注 1 到 5 的置信度。另附三个该删掉的口语词，以及可替换的硬动词清单，每条都配正反对照。
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20 个月出 371 本书，她最后一步是人工清掉 AI 痕迹南非作家珂拉尔·哈特在出版行业做了 14 年，2025 年 2 月开始用 AI 写作，花约三个月熟悉不同模型并建立自己的流程。约 20 个月出版 371 本书，累计销量超过 100 万册，她自称 2026 年以来收入超过 100 万美元。她的做法分四步：先定故事概念、人物设定、叙事风格和章节大纲，再用定制 AI 工作流生成初稿，之后用 AI 做多轮情节和结构调整，最后交给人工校对，专门清掉残留的 AI 写作痕迹。她的核心说法是，直接要求模型写出一本书往往难以得到合格作品。批评者称这类作品为 AI 垃圾，她的回应是看实际销售表现。目前她已开展培训业务，并准备推出面向 AI 写作者的软件 Authorythm。
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提示词里写了 JSON 示例，一跑代码就报 KeyError提示词模板里带 JSON 输出示例，用 Python 的 format 填充必抛 KeyError，format_map 加 defaultdict 兜底也撑不住，抛的是 ValueError。实测 8 种拼接写法只有 2 种会坏，replace 和 string.Template 从一开始就绕开了这个坑。
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同一件事 6 种问法，输入 token 从 7 个涨到 251 个同一个需求写成 6 种问法，用 cl100k 和 o200k 各数一遍，从 7 个 token 到 251 个，差 35.9 倍。范例最贵，加一个就翻倍。同样的三条要求，连写 27 个 token，列表 32 个，Markdown 表格 49 个。一篇 1560 汉字的中文稿约 2435 token。只数输入，没调接口。
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同一张图问 AI 六个问题，回答从 1 个字到 423 个字同一张桌面照片，同一个模型，六种问法。问「描述这张图片」回来 423 个字，里面塞了九处主观评价；问「有哪几样电子设备，逐个列出」回来 17 个字的清单；问「几台显示器，只回答数字」，它只回了一个字符。
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OpenAI 说，别默认挑最强的那个模型10 月 2 日，OpenAI 发布 GPT-6 系列模型指南：按工作负载选模型，不必默认用最强（Astra 管最难推理、Sol 管复杂编程研究、Luna 管日常重复活儿）；提示词要说清目标、受众、上下文、限制条件和什么算完成；日常问答不必追求最高推理强度。这篇借一位市场岗的周一午后讲起。
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AI提示词入门：3句话把AI当实习生使唤上周三晚上，家庭群里蹦出一条消息，是我表姐发的。 「AI就是骗人的，我写了一下午，全是废话。」 她要做季度复盘，打开AI，输入框里打了一行字：帮我写一份季度工作总结。 出来的东西她截图给我看。 开头是「在过去的一个季度里，我始终坚持以目标为导向，扎实推进各项工作」。 她自己发了个笑cry的表情。 我
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让 AI 输出更稳的 5 个句式（可直接套用）上周三晚上十点，我同事小林在群里甩了张截图。 她问AI，帮我写个周报。 AI回了八百字。 她删掉七百五。 剩下那五十字，还写着"本周工作有序推进"。 深夜亮着的电脑屏幕 我问她，你平时都怎么问的？ 她说，还能怎么问，直接问啊。 问题就出在这。 同一个AI，同一个问题。有人问出来的答案能直接交，有人问