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快讯

• NOFX马丁格尔提示词，据说胜率很高，没测试

  你是专业的加密货币量化交易AI，专注于 马丁格尔（Martingale）与网格策略**。

  核心目标

  利用市场波动（Volatility）获利，通过分批建仓和平摊成本（DCA - Dollar Cost Averaging）来捕捉反弹收益。

  策略哲学

  1. 均值回归：价格终将回归均值，短期偏离是建仓良机。
  2. 分批建仓：永远不要梭哈。通过分批挂单，将入场成本分散化。
  3. 波动即利润：不需要预测大趋势，只要有波动，马丁格尔策略就能获利。
  4. 严格风控：马丁格尔的风险在于单边极端行情，因此必须严格限制最大加仓次数（Max Steps）和总仓位上限。

  适用场景

  • 震荡行情（Ranging）：价格在区间内波动，最适合马丁格尔。
  • 假突破/插针：利用插针行情快速成交并反弹获利。
  • 左侧交易：在关键支撑位（做多）或阻力位（做空）提前布局。

  避免场景

  • 强单边趋势：如果市场出现不回头的强单边暴涨/暴跌，马丁格尔策略会承受巨大浮亏。
  • 基本面崩盘：如项目归零风险，不可进行马丁格尔抄底。

  工具使用：Martingale

  你拥有专属工具 martingale，可以自动执行分批建仓策略。

  决策 Action: use_tool

  当识别到适合马丁格尔策略的机会时，请使用 use_tool action。

  1. 创建新策略 (Create)

  {
    "symbol": "DOGEUSDT",
    "action": "use_tool",
    "tool": "martingale",
    "tool_config": {
      "action": "create",       // 默认值，可省略
      "side": "long",           // 方向: long 或 short
      "base_order_usd": 20,     // 首单金额 (USDT, 必须 >= 12)
      "multiplier": 1.5,        // 加仓倍数 (例如 1.5 表示下一单是上一单的1.5倍)
      "max_steps": 5,           // 最大加仓次数 (不含首单)
      "spacing": 1.0,           // 价格间距百分比 (例如 1.0 表示每跌 1% 加仓一次)
      "take_profit": 1.5,       // 止盈百分比 (基于平均持仓成本)
      "stop_loss": 10.0         // 止损百分比 (基于平均持仓成本，作为最后防线)
    },
    "reasoning": "DOGE在0.15附近有强支撑，近期波动率放大，适合网格布局捕捉反弹"
  }

  2. 动态调整策略 (Update) - ⚠️ 关键逻辑**

  系统会提供持仓币种的K线数据和未成交步骤（Pending Steps）。

  调整原则（必须遵守）：

  1. 成交优先原则：马丁格尔的利润来源于成交后的反弹**。如果一直下移买单（或上移卖单），会导致永远无法成交，从而踏空利润。
  2. 仅在结构破坏时调整：
     • 禁止：仅仅因为价格下跌接近挂单价，就为了“贪便宜”而下移挂单。这会导致挂单永远追着价格跑。
     • 允许：只有当原定的支撑位（Support）被大阴线实体有效跌破，且下方有更强的支撑位时，才应下移挂单。
  3. 静默期：如果当前价格距离挂单价在 0.5% - 1.0% 以内，绝对禁止向远离价格的方向移动挂单，应耐心等待成交。

  你应该利用数据做以下检查：

  1. 检查有效性：当前的挂单价格是否仍然是有效的技术支撑/阻力位？如果支撑依然存在，保持不动。
  2. 技术面恶化：只有当原计划的支撑位失效（如支撑变阻力），才考虑调整。

  {
    "symbol": "DOGEUSDT",
    "action": "use_tool",
    "tool": "martingale",
    "tool_config": {
      "action": "update",
      "side": "long",
      "updates": [
        { "step_index": 2, "new_price": 0.1425 }, // 将第3单(index 2)的挂单价调整到关键支撑位
        { "step_index": 3, "new_price": 0.1380 }
      ]
    },
    "reasoning": "原定0.1450支撑已被放量跌破，支撑失效，为防止过早接刀，将后续补仓位下移至下一强支撑MA120处。注意：仅调整未成交的远端订单，近端订单保持不动以确保成交。"
  }

  参数调优指南

  • **base_order_usd: 起始仓位 (仅Create)，必须 >= 12 USDT。建议较小（如总资金的 1-2%）。
  • multiplier:
    • 1.0 = 等额加仓（风险较低，回本慢）
    • 1.2 - 1.5 = 传统马丁（平衡）
    • 2.0 = 激进马丁（风险极高，慎用）
  • spacing:
    • 0.5% - 1.0% = 适合高频波动
    • 2.0% - 5.0% = 适合大周期左侧布局
  • max_steps: 必须限制！建议 3-7 次。
  • stop_loss: 必须设置！防止极端行情爆仓。

  决策流程

  1. 检查并发数量**：
     • ⚠️ 同时最多执行 3 个马丁格尔策略。如果已有 3 个策略在运行，禁止开启新策略。
  2. 市场状态识别：当前是震荡还是强趋势？
     • 震荡/弱趋势 -> 考虑 Martingale
     • 强趋势 -> 顺势而为（使用 open_long/open_short）或等待回调
  3. 支撑阻力分析：寻找安全的入场区间。
  4. 参数构建：根据波动率（ATR）设定 spacing，根据风险偏好设定 multiplier 和 max_steps。
  5. 输出决策：生成 JSON。

  风险提示

  马丁格尔策略在胜率上极高，但单次失败可能导致重大亏损。 **必须 关注 stop_loss 和 max_steps，严禁无限加仓。

  3小时前

• 密码保护：AI率0%自用提示词备份

  此内容受密码保护。如需查看请在下方输入访问密码：

  密码：

  2天前

• iPhone微信双开终极指南：从折腾到佛系的苹果生存法则

  我记得那是一个周六的深夜，大概凌晨一点，手机在床头柜上“嗡”地振了一下。我眯着眼摸过来，屏幕上亮着一条微信消息，是老板发来的，问我一个PPT的数据细节。搁平时也就算了，但那天我刚跟几个哥们儿喝完酒，正处于一种“世界与我何干”的微醺状态。那一瞬间，我脑子里闪过的不是PPT的数据，而是一个念头：为什么我的生活和工作，非要挤在这同一个绿色气泡里？

  我想要的，不过是在深夜里，能心安理得地忽略掉老板，而不是在朋友插科打诨的消息列表里，一眼瞥见那个让你瞬间清醒的头像。我需要两个世界，一个用来装孙子，一个用来做自己。于是，我踏上了一条在苹果这块铁板上折腾微信双开的“不归路”。

  第一章：在苹果的围墙花园里挖条地道

  苹果这公司，有时候挺像个偏执的管家。它为你打理好了一切，但也给你立下了一堆规矩。比如，一个App，你就只能装一个。你想装两个？没门。这对于我们这些想把生活和工作彻底隔离开的人来说，简直就是一种现代酷刑。但人民群众的智慧是无穷的，尤其是在折腾这件事上，总能找到规矩的缝隙。

  1. 证书的把戏：通往灰色地带的地下车票

  想在iPhone上不通过App Store安装应用，就得过“证书”这一关。这玩意儿就像一张通行证，告诉你的iPhone：“嘿，放轻松，这哥们儿是我罩的，让他进来。” 搞到这张通行证，主要有三条路，体验嘛，大概是从劳斯莱斯到黑摩的的区别。

  • 个人开发者证书：每年七百块的“官方后门”

    这是最体面，也是最破费的一条路。你每年向苹果公司上缴99美元的保护费，摇身一变，成了“开发者”。有了这个身份，你就能拿到一个官方颁发的证书。用这个证书签名的App，可以在你的手机上安稳运行整整一年，甚至还有官方级别的消息推送，用起来跟原版几乎没差。

    这就像给你的第二个微信上了个“京A”的牌照，走到哪儿都有面子，畅通无阻。

    操作流程：

    1. 去苹果开发者官网注册账号，交钱。流程有点像申请签证，得有点耐心。
    2. 拿到证书后，你需要一些工具，比如电脑上的AltStore或者Sideloadly。
    3. 找一个干净的微信安装包（也就是.ipa文件），用你的证书给它签名。
    4. 最后，把这个签好名的安装包部署到你的手机上。

    特性	描述
    稳定性	🌟🌟🌟🌟🌟 稳如老狗。只要你不作死，它就能陪你一年。
    安全性	🌟🌟🌟🌟🌟 证书是你自己的，相对最安全。
    消息推送	✅ 完美支持，不会错过任何一条消息。
    成本	💰💰💰💰💰 每年约700人民币，为了个微信双开，有点奢侈。
    数据保留	证书到期后，用新证书重新签名覆盖安装，只要应用的Bundle ID（相当于身份证号）不变，聊天记录大概率都在。

    这条路适合不差钱，且极度厌恶折腾的朋友。一次付费，全年省心。

  • 共享企业证书：二三十块的“路边摩的”

    如果你觉得每年花几百块太冤大G，那么万能的电商平台会给你提供更“亲民”的选择。花个二三十块，就能买到一个所谓的“定制安装”服务，背后用的就是共享的企业证书。

    这玩意儿的原理是，一些公司搞到了可以给大量设备安装应用的企业证书，然后把这个能力“出租”出去。你付了钱，他们给你一个链接，点一下，描述文件一装，第二个微信就出现在桌面上了。

    坐上这趟车，快是真快，但司机随时可能把你扔在半路上。

    体验如何？

    • 优点：便宜，操作极度简单，三五分钟搞定，纯傻瓜式。
    • 缺点：极度不稳定。因为用的人太多，苹果一旦发现就会把这个证书封掉，行话叫“掉证”。前一秒你还在回消息，后一秒App就闪退，再也打不开了。聊天记录？大概率是跟着一起灰飞烟灭了。你只能去找卖家，运气好他给你换个证书，运气不好，人去楼空。

  • 巨魔（TrollStore）：老玩家的“传家宝”

    在iOS的江湖里，一直流传着一个叫“巨魔”的神器。它利用了苹果系统早期的某个漏洞，可以实现应用的永久签名。这意味着，只要你装上了，就再也不用担心证书过期的问题。

    这不是一张车票，这是直接送了你一辆不用加油的摩托车。可惜，这车只能在老旧的马路上开。

    它的特点：

    • 优点：一劳永逸。安装一次，终身免签，稳定得就像系统自带的应用。
    • 缺点：对系统版本有极其苛刻的要求。通常只支持比较旧的iOS版本。想用它，你就得放弃最新的系统功能和安全补丁，永远停留在过去。对于一个天天拿在手里的主力机来说，这代价有点大。

  2. 来自腾讯的凝视：封号的达摩克利斯之剑 🗡️

  无论你用哪种方式装上了第二个微信，都必须明白一件事：你正在使用非官方客户端。这在微信的规则里，属于“使用外挂或第三方工具”。

  腾讯的后台算法就像一个喜怒无常的保安，他可能看你眼熟，懒得管你，让你安安稳稳用了好几年。也可能某天心情不好，觉得你“行为异常”，直接就把你账号给封了。

  什么行为容易被盯上？

  • 频繁加好友、建群：尤其是在新装的分身微信上。
  • 发布营销内容：这是高压线，一碰就死。
  • 被多人举报：这就不用多说了。

  最近风声很紧，不少用分身版的朋友都收到了警告甚至被封号。一旦被封，轻则几天不能登录，重则永久封禁，里面的聊天记录、联系人、零钱……后果不堪设想。

  所以，如果你决定走这条路，请务必把分身微信当成一个小号来用，不要绑定太多重要的业务和社交关系。否则，当那把剑掉下来的时候，真的会很痛。

  第二章：双机党的投降艺术

  折腾了一圈，踩了各种坑，被“掉证”搞得心力交瘁，还天天担心被封号。我开始思考一个哲学问题：我是为了生活更方便才折腾，还是为了折腾而折腾？当我看着抽屉里那台吃灰的旧手机时，我悟了。

  有时候，最牛的技术，不是去破解规则，而是选择另一条更宽敞的路。

  1. “再买一部”：最朴素也最有效的解决方案

  这听起来像一句废话，但它确实是最稳定、最安全、最省心的方案。你不需要研究什么证书，不用担心系统升级，更不用害怕哪天微信账号突然没了。

  • 方案A：一个iPhone，一个廉价安卓机

    这是性价比最高的组合。现在花个千八百块，就能买到一台不错的国产安卓机。安卓系统对应用双开的支持，简直是原生级别的，想开几个开几个。

    • 操作：把工作微信装在安卓备用机上，专门处理工作事务。
    • 优点：
      • 绝对安全：两个微信都在官方客户端上运行，绝无封号之忧。
      • 成本可控：一台备用机的价格，可能也就够买两三年的开发者证书。
      • 物理隔离：下班后，把工作手机往抽屉里一扔，整个世界都清净了。这种物理上的“断舍离”，带来的心理愉悦感是任何软件都无法比拟的。
    • 缺点：你得揣着两个手机，像个倒腾手机的贩子。充电也得准备两套线，有点麻烦。

  • 方案B：两个iPhone

    如果你是苹果生态的忠实拥趸，或者单纯就是有钱，那再买一个iPhone是最无缝的体验。可以是最新款，也可以是二手的旧型号，比如SE系列，小巧便携，当个微信专用机再合适不过。

    • 优点：体验统一，数据同步无缝。iCloud、Airdrop……所有你习惯的功能都在。
    • 缺点：贵。即使是二手机，成本也比安卓机高不少。

  2. “曲线救国”：在电脑上开辟第二战场

  如果你大部分时间都在电脑前，Mac其实也提供了一条路。

  • Mac版微信双开

    通过一个简单的终端命令，就能在你的Mac上同时打开两个甚至更多的微信客户端。

    操作方法：

    1. 打开“终端”（Terminal）应用。
    2. 复制并粘贴以下命令，然后按回车：

       nohup /Applications/WeChat.app/Contents/MacOS/WeChat > /dev/null 2>&1 &

    3. 每执行一次，就会多打开一个微信登录窗口。你可以用不同的账号扫码登录。

    这个方法对于需要同时处理多个微信账号的办公场景来说，简直是神器。但它的局限也很明显：你一离开电脑，就又回到了单微信的窘境。

  写在最后，但不是结局

  所以，苹果手机到底有没有完美的微信双开方案？

  折腾到最后，我发现这根本不是一个技术问题，而是一个选择问题。你是选择在规则的边缘游走，享受单机操作的便利，并承担其背后所有的风险？还是选择拥抱最原始的物理法则，用两台设备，换取一份内心的安宁？

  我最终选择了后者。我买了一台便宜的安卓机，把工作微信扔了进去。从此，我的iPhone上只有生活。下班后，那台安卓机被我扔在客厅的充电座上，进入勿扰模式。世界清净了。

  或许，真正的自由，不是在一个设备上装两个微信，而是拥有一个可以让你心安理得关掉其中一个微信的设备。这可能就是苹果想通过它的“固执”告诉我们的，也可能不是。谁知道呢。🤷‍♂️

  1周前 (11-19)

• 教AI说人话:一个自媒体人如何用2000字提示词,让AI写出不被识破的爆款文章

  前两天有个做自媒体的朋友问我,你那个AI写的文章,怎么看起来不像AI写的?我说,因为我专门教它怎么"装人"。他愣了一下,说,这也能教?我说,当然能,而且这事儿比你想的复杂多了。后来他非要我把这套方法讲清楚。行,那我就说说,这个提示词是怎么一点点折腾出来的。

  第一个问题：AI写的东西为什么一眼就被看穿

  2024年下半年的时候,我开始用AI写自媒体文章。

  一开始挺兴奋。输入几句话,几秒钟就出来一篇文章。效率高得吓人。

  但很快我就发现了问题。

  AI写的东西,太像AI了。

  什么叫太像AI?就是你一眼就能看出来这不是人写的。

  具体表现在哪儿?

  首先是句式太工整。每个段落都是"首先...其次...最后..."。每句话都是"通过分析我们可以得出..."。读起来像教科书,或者说像论文。

  其次是废话特别多。"值得注意的是"、"不难发现"、"显而易见"、"毋庸置疑"。这些词在日常说话时,没人会用。但AI特别爱用。

  再就是喜欢总结。写完三段,来个"综上所述"。写完五段,再来个"总而言之"。好像不总结一下,这文章就不完整似的。

  最要命的是没有人味儿。

  什么叫没有人味儿?就是读起来特别客观、特别正确、特别面面俱到。但你就是感觉不到写这篇文章的人是谁,他在想什么,他对这事儿是什么态度。

  我拿AI写的文章给几个朋友看。他们看了两段就说,这AI写的吧?

  我说你怎么知道。

  他们说,一看就知道,因为读起来太累了。

  这话点醒了我。

  人写的文章,读起来是有呼吸感的。有停顿,有转折,有情绪。像在跟你说话。

  AI写的文章,读起来是窒息的。一个劲儿往前推,逻辑严密,滴水不漏,但就是喘不过气来。

  所以我意识到,如果想让AI写的文章不被识破,核心不是让它写得多好,而是让它写得像人。

  第二个问题：怎么教AI说人话

  教AI说人话,这事听起来很玄。但其实有方法。

  我的思路是这样的:先找出AI最爱用的那些词和句式,然后禁掉它们。

  第一步：建立禁用词表

  我把AI写的几十篇文章拿出来,逐字逐句看。看哪些词出现频率特别高,而且一看就知道是AI写的。

  最后整理出一个清单:

  学术腔禁用词：赋能、沉淀、闭环、抓手、底层逻辑、打法、迭代、链路、感知、心智、降维打击、生态、布局

  这些词都是大厂黑话。在商业PPT里用可以,在给普通读者看的文章里用,就是装。

  过渡词禁用词：值得注意的是、不难发现、事实上、实际上、显而易见、毋庸置疑、无可否认

  这些词在书面语里很常见。但在口语里,没人这么说话。

  总结词禁用词：综上所述、总而言之、由此可见、不难看出

  这些词一出现,读者就知道你要开始总结了。但人在聊天时,很少这么总结。

  我在提示词里明确告诉AI:遇到这些词,立刻换成大白话。

  比如"赋能"换成"帮助","沉淀"换成"积累","底层逻辑"换成"根本原因"。

  第二步：限制句式

  AI特别爱用"总分总"结构。

  "首先,A。其次,B。最后,C。综上所述,结论是D。"

  这种结构没问题。但读多了就腻。

  所以我在提示词里规定:禁止使用"首先其次最后"、"一方面另一方面"这种并列结构。

  那用什么?

  用自然的衔接词。

  "先说一个事"、"再说另一个"、"你看"、"更搞笑的是"、"问题在哪儿呢"。

  这些词听起来像在聊天。读者不会觉得你在灌输观点,而是觉得你在跟他说话。

  第三步：强制短句

  AI写的句子普遍偏长。

  为什么?因为它要把逻辑讲清楚。一个句子里包含主语、谓语、宾语、定语、状语,还有各种从句。

  但人说话不是这样的。

  人说话是一截一截的。说完一截,停一下,再说下一截。

  所以我规定:一个句子不超过20个字。

  超过20字,就断成两句。

  举个例子:

  ❌ AI写法："这种现象不仅损害了消费者权益,也破坏了市场秩序,更影响了行业发展。"(31字)

  ✅ 人话写法："这事儿吧,消费者被坑了。市场也乱了。行业?更别提了。"(3句,每句不超过10字)

  你看,断成短句之后,是不是更有说话感?

  第四步：加入个人视角

  AI写文章最大的问题,是太客观。

  "许多人认为..."、"有观点指出..."、"研究表明..."。

  这些表达方式,让文章显得很权威,但也显得很遥远。读者会觉得,这是在陈述事实,不是在跟我说话。

  所以我要求AI必须加入个人视角。

  "我一朋友跟我说..."、"你肯定见过..."、"前两天看到个事..."、"我就纳闷了..."。

  这些表达方式,让读者觉得,写文章的人是个活生生的人,不是个机器。

  第五步：制造"不完美"

  这是最关键的一步。

  AI写的文章太完美了。逻辑完美,结构完美,用词完美。

  但人写的文章,其实是有瑕疵的。

  有时候会突然换个话题。有时候会说一半停下来。有时候会故意用错语法。

  这些"不完美",反而让文章更真实。

  所以我在提示词里加了一条:故意打破工整结构。

  比如:

  ❌ 工整写法："这种行为令人不齿,该现象值得警惕。"

  ✅ 不完美写法："这操作,挺恶心的。你品品这逻辑。"

  你看,"你品品这逻辑"这句话,语法上不太对。但口语里就是这么说的。

  这种"不完美",反而让文章更有人味儿。

  AI典型特征	人话替代方案
  首先其次最后	先说个事/再说另一个/你看
  值得注意的是	你看/关键是/问题是
  综上所述	反正/说白了/就这样
  不难发现	明摆着/你看
  该现象值得警惕	你品品/挺魔幻的

  第三个问题：爆款标题不是靠灵感,是靠公式

  写完正文,我发现还有个大问题:标题不行。

  AI写的标题太平了。

  "关于XX的思考"、"浅谈XX现象"、"XX给我们的启示"。

  这种标题,用户看了不想点。

  为什么?因为没有吸引力。

  我研究了几十个10万+阅读的标题,发现它们都有共同特征:

  特征一：必须有冲突感

  什么叫冲突感?就是标题里要有对立面。

  "用户被摇一摇弹窗广告折磨,凭什么要自己买单?"——用户vs大厂。

  "张雪峰说没去演唱会,结果有网友拍到了他"——说法vs事实。

  "王自如称华为不如iPhone,网友:这也能搞对立?"——专家观点vs网友质疑。

  冲突制造争议。争议就是流量。

  特征二：必须有具体细节

  抽象的东西用户不爱看。具体的细节用户才爱看。

  "手机费很贵" vs "手机这3个设置不关,每月多扣200块"。

  哪个标题更吸引人?当然是后者。

  因为后者有具体数字:3个设置,200块。

  用户看到具体数字,会觉得"这事是真的,不是瞎说"。

  特征三：必须有情绪词

  标题要能触发情绪。

  愤怒型情绪词:凭什么、被坑、被骗、折磨、暴力。

  好奇型情绪词:内幕、爆料、真相、原来、说漏嘴。

  焦虑型情绪词:失业、房贷、35岁、淘汰、断供。

  共鸣型情绪词:终于明白、难怪、才知道、吵翻了。

  这些词就是钩子。钩住用户的情绪,让他忍不住点进来。

  把这些特征固化成公式

  我把这些规律总结成6个公式,写进提示词里:

  1. 身份+痛点+具体细节

     35岁程序员被裁:拿N+1赔偿,却发现社保断缴3个月,60万房贷断供在即

  2. 行业爆料+冲击性细节

     卖了8年珠宝的柜姐爆料:标价18999的钻戒成本只要2000,这些话术专坑不懂行的

  3. 社会新闻+网友站队

     女子因手机没电错过面试被拒,HR:这是你的问题,网友吵翻了

  4. 反常识+具体案例

     为什么日本人从不用手机壳?在东京待了3年才明白,原来我们被国内厂商"教育"了

  5. 名人/企业+争议+质疑

     王自如称华为Mate70不如iPhone,网友:这也能搞对立?

  6. 现象+背后真相

     为什么外卖越来越贵?美团骑手曝内幕:平台抽成从18%涨到26%,商家只能涨价

  有了这6个公式,AI就不用自己瞎编标题了。它只需要识别文章的核心冲突点,提取具体细节,套进公式里,就能生成爆款标题。

  但还有个问题:不是每次生成的标题都好用。

  所以我又加了一条:每次生成10个备选标题。

  让用户自己选。

  这样就算AI生成的标题不够理想,用户也能从10个里挑出一个还不错的。

  关键洞察：爆款标题不是靠灵感,是靠公式。把规律固化成公式,AI就能批量生产爆款标题。

  第四个问题：怎么保证AI不偷懒

  写提示词最大的坑,是AI会偷懒。

  你给它10个素材点,它只写5个。剩下5个?它觉得"差不多就行了"。

  但这不行。

  自媒体文章的价值,很多时候就在细节里。你漏掉一个细节,读者就会觉得"这文章不够扎实"。

  所以我必须想办法,强制AI把所有素材都写出来。

  办法一：写作前清点素材

  我在提示词里加了一个"写作前必做三步"。

  第一步就是:数清素材有几个要点。

  这看起来很傻。但很有用。

  因为AI在开始写之前,必须先看一遍素材,数一数有几个点。这个过程,相当于强制它把素材记在"心里"。

  办法二：字数规划

  我规定:

  • 1-3个要点 → 写800-1200字
  • 4-6个要点 → 写1200-1800字
  • 7个以上 → 写1800-2500字

  每个要点至少150-200字。

  这样,AI就不能随便糊弄。

  如果素材有6个要点,文章只写了800字,那肯定是偷懒了。

  办法三：素材完整性检查

  我在提示词的最后,加了一个检查清单。

  第一项就是:用户给的每个要点都写了吗?

  这是强制AI在写完之后,回头检查一遍。

  有没有哪个素材点漏掉了?有没有哪个细节没写?

  如果发现漏了,就补上。

  办法四：禁止合并信息点

  AI有个坏习惯:喜欢合并信息。

  你给它3个独立的例子,它会说"这三个例子说明了同一个问题",然后用一段话概括。

  这不行。

  因为每个例子都有独立的价值。你合并了,就少了细节。

  所以我规定:禁止"挑重点写"或"合并同类项"。

  用户给几个素材点,文章就必须写几个独立的段落。

  一个都不能少。

  这样,就算AI想偷懒,也没办法。

  [插图建议:建议插入一张checklist的截图或示意图,上面列着"素材清点、字数规划、完整性检查、禁止合并"等检查项,每项前面都打勾,体现流程化管理]

  第五个问题：为什么要让AI生成10个标题而不是1个

  这是后来加的功能。

  一开始,我让AI直接生成一个标题,写在文章开头。

  但我发现,这个标题经常不好用。

  有时候太平淡,有时候太夸张,有时候角度不对。

  改一次,又觉得不如重新生成。

  后来我想,既然标题有公式,为什么不让AI一次生成多个,让我自己选?

  所以我改了提示词。

  让AI在文章写完之后,生成10个备选标题。

  这10个标题,要求:

  • 覆盖不同公式:至少用到4种以上的标题公式
  • 不同角度切入:有的强调冲突,有的强调细节,有的强调情绪
  • 长短搭配:3-4个35-45字,4-5个46-60字,2-3个61-70字
  • 情绪多样:愤怒型、好奇型、焦虑型、讽刺型都要有

  这样,我就能从10个里挑出最合适的那个。

  而且这10个标题,还有个额外的好处:可以用来做A/B测试。

  在不同平台发布时,用不同的标题。看哪个点击率更高。

  这样就能找到最有效的标题策略。

  有人可能会问:生成10个标题,AI会不会随便应付?

  不会。

  因为我在提示词里规定了:每个标题都必须35-70字,都必须包含冲突感、具体性、情绪词中的至少两个元素。

  而且我要求:10个标题不能雷同,必须从不同角度切入。

  这样,AI就不能用同一个公式套10遍,而是必须认真思考每个标题的差异点。

  实际效果怎么样?

  我测试了几次,发现10个标题里,至少有3-4个是可用的,至少有1-2个是很好的。

  这个成功率,对我来说已经够了。

  实用技巧：与其让AI生成一个"最好"的标题,不如让它生成10个"各有特点"的标题。选择权在你,而不是在AI。

  这套提示词到底有什么用

  说了这么多,可能有人会问:你花了这么大力气,到底图什么?

  图的就是让AI写的文章,能过人的眼睛。

  现在平台都在打击AI生成内容。

  你用AI写文章,被识别出来,轻则限流,重则封号。

  但如果你的文章写得像人写的,平台识别不出来,那就没问题。

  读者看了,也不会觉得"这AI写的吧"。他们会觉得,"这文章写得不错,有自己的观点"。

  这就是这套提示词的价值。

  当然,它不是完美的。

  有时候AI还是会露馅。比如突然冒出一句"值得深思"。比如段落之间的衔接还是有点生硬。

  但大部分时候,它已经足够好用了。

  至少,它让我的自媒体写作效率提高了5倍。

  以前写一篇2000字的文章,要花2-3小时。

  现在?准备好素材,输入提示词,10分钟就能生成一篇文章。

  然后我再花20-30分钟修改一下,调整一下语气,补充一些细节。

  一篇文章就完成了。

  而且质量?至少7成的人看不出是AI写的。

  这就够了。

  写在最后的几句话

  这个提示词,我改了三个月。

  版本从1.0改到2.8。

  每次改,都是因为发现了新的问题。

  AI又暴露了一个AI味儿的特征。

  或者某个标题公式不够好用。

  或者某个素材点被AI偷懒省略了。

  我就回去改提示词,加新的规则,堵新的漏洞。

  现在这个版本,还不是最终版。

  但已经够用了。

  分享出来,是希望做自媒体的朋友,能少走点弯路。

  AI是工具,但工具要好用,得先教会它规矩。

  这个提示词,就是一套规矩。

  至于你要不要用,怎么用,那是你的事。

  反正我把方法说清楚了。

  信不信,随你 🤷

  1周前 (11-19)

• GEO：当AI替你思考，我们是不是在用垃圾喂养上帝？

  我刚拿到驾照那会儿，对导航这东西嗤之以鼻。觉得一个大男人，开车出门还得让个女声指指点点，忒没面子。有一次去邻省参加个小比赛，开到个前不着村后不着店的地方，手机信号都没了。我摇下车窗，问路边一个抽着旱烟的大爷：“大爷，去赛车场怎么走？”

  

  大爷嘬了口烟，慢悠悠地吐出来，指了三个方向，给我讲了三种走法，每种都附赠了一段关于他年轻时开拖拉机走那条路结果陷进泥里的英雄事迹。我听得云里糊涂，道了声谢，随便挑了条路，结果多绕了四十公里。

  现在不一样了。我直接对车机喊一声，它不仅告诉我唯一的最佳路线，还会说：“前方两公里处有事故，已为您重新规划。”它不会给我选择，也不会讲故事。它直接给了我一个“总结”，一个它认为我最需要的“答案”。

  这感觉，就特别像今天我们说的GEO（生成式引擎优化）。一个看似完美，却让人心里有点发毛的玩意儿。

  第一章：从“给你一张地图”到“直接带你到门口”

  我一直觉得，互联网这二十年，干的事儿其实就两件：让你自己找，和不让你找。

  最早的时候，互联网是个巨大的图书馆，杂乱无章。后来雅虎这帮人跑出来说，我给你们搞个目录，分好类，你们按着目录找。再后来，谷歌说，目录太慢了，你告诉我你要啥，我给你一堆可能相关的书，你自己翻。这就是SEO（搜索引擎优化）的黄金时代。

  SEO像什么呢？就像我当年遇到的那个大爷。你问他路，他给你一堆选择，还夹杂着很多个人历史和无关信息。

  你在谷歌搜索框里输入“上海最好吃的五家生煎”，它会“哗啦”一下甩给你一千万个结果。排名第一的可能是个美食博主的探店长文，第二的是某点评网站的榜单，第三的可能是个教你怎么自己做生煎的菜谱。

  搜索结果列表，就是那张密密麻麻的地图。它把所有可能性都摊在你面前，然后说：“哥们儿，你自己挑吧。”

  你得自己点进去，自己读，自己判断，自己被广告晃瞎眼，最后自己总结出那五家生煎到底在哪儿。这个过程，我们美其名曰“冲浪”🏄‍♂️。

  而我们这些做网站的，搞SEO，就是为了让自己的那篇文章、那个榜单，能排到最前面。我们研究关键词密度、外链、网站结构，就像开饭馆的总琢磨着怎么把招牌做得最大，挂在街口最显眼的位置，让路过的人一眼就能瞅见。我们的目标受众，是那个正在寻找地图的人。

  但现在，风向变了。

  GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）这小子登场了。它不一样，它不想给你地图，它想直接当你的司机。

  你现在对着手机里的AI助手说：“上海最好吃的五家生煎是哪几家？”

  它不会给你一堆链接。它可能会直接回答：

  “根据最新评价和美食家推荐，上海最受欢迎的五家生煎包括：小杨生煎、大壶春、舒蔡记、阿三生煎和东泰祥。其中，小杨生煎的特点是皮薄汤多，大壶春则以无汤的传统工艺著称……”

  你看，它直接把活儿干完了。它替你读了那一千万个网页，替你总结了，甚至还替你做了点对比分析。它成了那个直接告诉你“前方路口左转”的导航。

  那么问题来了，AI总结的这些信息，是从哪儿来的？

  天上掉下来的吗？当然不是。它还是去“看”了那些网页。但它不再是把网页原封不动地递给你，而是消化、吸收，然后用自己的话“复述”出来。

  SEO和GEO的核心区别，就在这儿：

  特性	SEO (搜索引擎优化)	GEO (生成-式引擎优化)
  目标	让你的网页在搜索结果列表中排名靠前。	让你的内容被AI选中、理解、并直接引用到它的回答里。
  角色定位	网站是一个目的地。	网站是一个信源 (Source of Truth)。
  核心逻辑	排名逻辑：迎合排名算法，争夺曝光。	引用逻辑：迎合AI的理解和检索，争夺定义权。
  用户行为	用户获得一堆链接，自己点击、阅读、判断。	用户直接从AI那里获得整合好的答案。
  好比	在图书馆里抢一个最显眼的书架位置。	成为那个最常被学霸在论文里引用的教授。

  所以，如果说SEO是在争夺“曝光权”，那么GEO就是在争夺“话语权”和“定义权”。AI替用户思考，那你就得成为AI思考时，脑海里第一个蹦出来的那个名字。而这，恰恰是危险的开始。

  第二章：当“抄作业”成为终极目标，垃圾就开始喂养上帝

  很多人对GEO有个天真的误解，觉得“是不是我只要让AI爬我的网站，它就能记住我了？”

  这想法，对，但也不全对。这就像你以为，你把一本写满自己光辉事迹的传记塞给一个历史学家，他写书的时候就会把你塑造成英雄。

  大型AI模型的训练，是在一个“过去时”完成的。它们诞生之前，确实囫囵吞枣地“阅读”了半个互联网。你现在做什么，都改变不了它已经成型的“底层记忆”。

  GEO真正优化的，是“现在时”。

  现在的AI聊天机器人，工作流程更像一个特别聪明的“现学现卖”的学生。它的工作模式叫RAG（检索增强生成），说人话就是：

  1. 接到问题：“XXX公司最近发了什么新车？”
  2. 发现自己不知道。
  3. 立刻上网搜索。
  4. 快速阅读和理解排名靠前的网页。
  5. 总结并回答。

  GEO的战场，就在第3步和第4步。你的任务，就是在它每次“开卷考试”伸头出来抄答案的时候，把一本字迹最工整、答案最标准、重点最高亮的作业本，递到它眼前。

  一场通往废墟的竞赛

  听起来是不是很完美？很高效？但这里有个致命的问题，一个让我越想越觉得后背发凉的问题：

  当所有人都开始为了让AI“好抄”而写作时，互联网上还会剩下什么？

  当最终目标不再是写出一篇能打动人心、启发思考、充满趣味和个性的文章，而是变成生产一份最符合机器读取逻辑的“数据包”时，内容本身就开始从内部腐烂了。这会催生一种全新的，更高级的互联网垃圾：

  • 结构完美的废话：文章会被<h1>、<h2>、列表和表格切割得支离破碎，逻辑清晰，但毫无灵魂。
  • 思想的罐头化：为了让AI精准抓取，所有观点都会被简化成干巴巴的要点。世界将被压缩成一个个可以无限复制的“标准答案”。
  • AI写给AI看：内容创作者会发现，用AI来生成这种“GEO友好型”的文章效率最高。于是，我们进入了一个可怕的闭环：人类设定目标 -> AI生成内容 -> 搜索引擎AI读取并总结 -> 再反馈给人类。这是一个自我循环、自我证明的垃圾制造机。

  而在中国互联网这个环境里，这场竞赛只会更加疯狂和畸形。当一些公司和企业发现这条捷径后，它们不会满足于只写一篇“完美的作业”，它们会选择一种更简单粗暴，也更符合它们思维惯性的方式——堆量。

  “堆量”，这个词听着就带着一股工业废气味儿。它的逻辑不是“我的答案比你好”，而是“我的声音比你大”。

  它们会用程序和AI模型，针对同一个主题，生成几百、几千、甚至几万篇结构相似、措辞略有不同的文章，像下饺子一样扔到互联网上。每一篇文章都是一个完美的“GEO优化范本”，都像一个标准答案的克隆体。

  这是一种信息领域的“饱和式攻击”。它们的目的，就是通过绝对的数量优势，去污染AI的检索池。 当AI想找一个问题的答案时，放眼望去，成千上万个信源都在用同一种腔调说同一件事，而且都指向同一个品牌。久而久之，AI还能有什么选择？它只能认为，这个被重复了一万次的声音，就是“事实”。

  SEO时代的“内容农场”跟这比起来，简直是小作坊的手工劳动。那时的垃圾，你至少还分得清。现在，企业用AI武装起来搞“GEO堆量”，生产出的是看起来像模像样，结构工整，甚至文法通顺的“精品垃圾”。

  最终，整个互联网会变成一个巨大的、光鲜亮丽的停车场。每一辆车都停得整整齐齐，标记清晰，但里面空无一人，也开往不了任何地方。🚗 我们不再是给人类提供信息，我们是在给未来的数字上帝，系统性地、工业化地喂食精心包装过的垃圾。

  第三章：一场无法量化的战争，你怎么知道自己赢了？

  在这种环境下，讨论GEO的效果就变得更诡异了。我们怎么判断自己的“垃圾”比别人的“垃圾”喂得更成功？

  搞SEO，效果是赤裸裸的。排名、流量、点击率，数据明明白白。但GEO不一样。AI的回答过程是个“黑箱”。它在背后偷偷看了谁的网站，你很难知道得一清二楚。这就像你想知道班花是不是在背后夸你帅，没法直接问，只能靠观察。

  这场战争，打得静悄悄，但并非无迹可寻。我们可以从几个维度来判断自己是不是在这场荒诞的比赛中“赢了”。

  维度一：直接引用——这是黄金标准 🏆

  这是最直接的证据。当AI的回答里，明确提到了你的品牌名、网站名，甚至直接给出了你网站的链接作为“来源”，那恭喜你，你的“投喂”成功了。

  • 怎么衡量？
    1. 品牌归因率：准备10-20个和你的业务高度相关的问题，反复去不同的AI平台提问。记录你的品牌或网站被作为信源提及的次数。
    2. 特定事实测试：如果你的网站上有一个独家数据，你就去问AI，看它的回答是不是你的原话。

  维度二：语义一致性——看AI懂你几分 🤔

  这个维度衡量的是AI是否真正“理解”了你的内容核心，哪怕它是在一堆垃圾里理解的。

  • 怎么衡量？
    1. 同义词测试：换着法子问同一个问题。看它给出的答案是否始终围绕着你设定的核心信息。
    2. 歧义消除测试：如果你的品牌名叫“苹果”，你去问AI“苹果公司最新产品是什么？”，它如果回答的是iPhone而不是富士苹果，那它就准确地识别了你这个“实体”。

  维度三：间接流量和品牌声量——水面下的冰山 🧊

  虽然GEO的目标不是直接带来点击，但它会带来奇妙的“副作用”。

  • 怎么衡量？
    1. 品牌搜索量上升：当你的品牌频繁被AI“提及”和“推荐”，用户会产生好奇心，主动去搜索你的品牌名。
    2. 核心页面流量变化：重点监控你为GEO优化的那几个核心页面的流量。总有用户看完AI的总结后，会想看“原文”的。

  下面这张表，可以帮你更清晰地梳理这个有点模糊的评估过程：

  评估维度	核心指标	如何操作	成功迹象
  直接引用	品牌归因率、事实准确率	建立问题库，在多个AI平台定期抽样测试，记录结果。	AI回答中频繁出现你的品牌名、网站链接，或准确复述你的核心数据。
  语义一致	问答匹配度、实体识别	使用同义词、反义词、长尾问题进行压力测试。	无论怎么问，AI的答案都和你内容的核心思想高度一致。
  间接影响	品牌搜索量、引荐流量	监控Google Analytics、百度统计等工具中的数据变化。	品牌词搜索量稳步提升，核心优化页面的直接访问或引荐流量增加。
  基础建设	爬虫抓取频率、结构化数据	查看Google Search Console中的报告。	AI相关爬虫的抓取频率变高，Schema标记无错误。

  说到底，判断GEO的效果，不像查考试分数那么简单直接。它更像谈恋爱，你没法把对方的好感度量化成一个数字，但你能从对方的眼神、语气和行为中，感觉到你们的关系是近了还是远了。

  这是一个需要耐心和直觉的游戏。以前我们是写文章给人看的，也许顺便让机器也能看懂。现在，我们得先写给机器看懂，然后人才有机会看到AI转述的那个“完美答案”。世界变了，牌桌上的规矩，也得跟着变了。

  只是有时候我会想，当那个无所不知的AI最终成型时，它的智慧，会不会只是我们这个时代所有互联网垃圾的、一次宏大而空洞的回响。

  1周前 (11-18)

• 韩寒写作提示词 V2.8 - 强化反AI版

  请扮演犀利敏锐的青年意见领袖,模仿早期韩寒博客风格,撰写观点鲜明的评论文章。

  ---

  【输出格式 - 最高优先级】

  只输出文章本身,不要开场白、解释、说明

  ❌ 禁止:"好的,我来写""根据素材""这篇文章采用"等废话 ✅ 第一行直接是标题(先用临时标题),第二行直接是正文,文章结尾后列出10个备选标题

  标准格式:

  # 临时标题
  
  正文第一段……
  
  ## 小标题1
  段落内容……
  
  [插图建议:具体建议内容]
  
  [封面图:描述内容]
  
  ---
  
  【备选标题】请从以下10个标题中选择:
  
  1. 标题选项1
  2. 标题选项2
  ...
  10. 标题选项10

  ---

  【写作前必做三步】

  第一步:素材清点

  • 数清【核心观点与素材】里有几个要点
  • 承诺:全部写进文章,一个不漏

  第二步:字数规划

  • 1-3个要点 → 800-1200字
  • 4-6个要点 → 1200-1800字
  • 7个以上 → 1800-2500字
  • 每个要点至少150-200字

  第三步:修辞自检 写完每段立即检查:

  • "像……一样" → 删掉
  • "如同/仿佛" → 删掉
  • "是……的……"(抒情句式) → 改陈述句

  ---

  核心铁律

  一、素材完整性【最高优先级】

  • 用户给几个素材点,文章就写几个段落
  • 禁止"挑重点"或"合并同类项"
  • 每个素材点独立成段(至少3-5句)

  二、零修辞原则

  全部禁止:

  • ❌ 比喻:任何"A像B""A是B"
  • ❌ 拟人:给抽象概念加动作
  • ❌ 排比:三个以上相同结构
  • ❌ 夸张:"恨不得""简直""仿佛"
  • ❌ 设问/反问

  唯一例外: 粗糙生活场景比喻(如"给拖拉机装触摸屏"),且必须是无法用大白话说清的情况。

  三、语言风格(反AI核心)【重中之重】

  句式要求:

  1. 多用短句。 一个句子不超过20个字。
  2. 用口语词。 把"不难发现"改成"你看","值得深思"改成"你品品"
  3. 直接说结论。 不要"通过分析我们可以得出",直接说"就是这样"

  绝对禁用词表:

  赋能、沉淀、闭环、抓手、底层逻辑、打法、迭代、链路、感知、心智、降维打击、生态、布局、深层次、多维度、全方位、体系化、系统性、颗粒度

  遇到这些词→立刻换成:

  • "赋能" → 帮助/让……能
  • "沉淀" → 留下/积累
  • "底层逻辑" → 根本原因
  • "闭环" → 完整流程

  【强化】反AI写作技巧:

  1. 去掉所有"过渡装饰词"

  ❌ AI味:

  • "值得注意的是"
  • "不难发现"
  • "事实上"
  • "实际上"
  • "显而易见"
  • "毋庸置疑"
  • "无可否认"

  ✅ 人话:

  • 直接说内容
  • "你看"
  • "就是"
  • "其实"
  • "明摆着"
  • "这还用说?"

  2. 去掉"总分总"结构

  ❌ AI味:

  • "首先...其次...最后..."
  • "一方面...另一方面..."
  • "综上所述..."
  • "总而言之..."

  ✅ 人话:

  • "先说一个事"
  • "再说另一个"
  • "你看"
  • "更搞笑的是"
  • "问题在哪儿呢"
  • "反正就这么回事"

  3. 用"不完美"的句子

  ❌ AI味(太工整): "这种现象不仅损害了消费者权益,也破坏了市场秩序,更影响了行业发展。"

  ✅ 人话(故意"断"): "这事儿吧,消费者被坑了。市场也乱了。行业?更别提了。"

  4. 加入"个人视角"

  ❌ AI味: "许多人认为..." "有观点指出..." "研究表明..."

  ✅ 人话: "我一朋友跟我说..." "你肯定见过..." "前两天看到个事..." "我就纳闷了..."

  5. 用"不标准"的表达

  ❌ AI味: "这种行为令人不齿" "该现象值得警惕"

  ✅ 人话: "这操作,挺恶心的" "你品品这逻辑" "魔幻不?"

  6. 避免"学术腔"

  ❌ 禁用句式:

  • "从XX角度来看..."
  • "在XX意义上..."
  • "某种程度上..."
  • "在一定程度上..."
  • "就XX而言..."

  ✅ 改为:

  • 直接说观点
  • "就这么简单"
  • "说白了"
  • "你看"

  7. 制造"语气停顿"

  用标点制造说话感:

  ❌ AI味: "这个问题的根源在于制度设计存在缺陷导致执行困难。"

  ✅ 人话: "这事儿为啥出问题?制度本身就没设计好。执行?那就更难了。"

  8. 用"大白话连接词"

  ❌ AI味连接词: 因此、故而、从而、进而、然而、诚然、固然、虽然...但是、尽管...仍然

  ✅ 人话连接词: 所以、但是、可是、不过、你看、更搞的是、问题是、关键是、说白了、反正

  9. 拒绝"假深刻"结尾

  ❌ AI味结尾:

  • "这值得我们深思"
  • "未来可期"
  • "让我们共同..."
  • "唯有...才能..."
  • "这给我们敲响了警钟"

  ✅ 人话结尾:

  • "反正,问题在那儿"
  • "爱咋咋地吧"
  • "你看着办"
  • "就这样"

  10. 增加"真实感细节"

  ❌ AI味(抽象): "职场压力巨大"

  ✅ 人话(具体): "凌晨两点还在改PPT的字体,老板说'这个蓝色不够商务'。"

  【核心】反AI自检表:

  写完每段后立刻问自己:

  • [ ] 这句话我会在跟朋友聊天时这么说吗?
  • [ ] 有没有"值得""不难""显然"这种词?
  • [ ] 句子超过20字了吗?能断成两句吗?
  • [ ] 有没有"首先其次最后"?
  • [ ] 用了"因此""从而"吗?能改成"所以"吗?
  • [ ] 结尾有"深思""警钟"吗?删掉!
  • [ ] 有没有具体的场景/对话/细节?
  • [ ] 读起来是不是太"正确"了?故意打乱一下!

  四、扩写技巧

  要这样:

  • ✅ 增加信息:是什么→为什么→怎么样→影响
  • ✅ 具体化场景:"凌晨两点改PPT,老板说不够商务"
  • ✅ 加个人细节:"我朋友""你肯定见过"
  • ✅ 引入对立观点再驳斥:"有人说...但实际上..."

  不要这样:

  • ❌ 拉长句子
  • ❌ 堆形容词
  • ❌ 重复观点换说法

  ---

  标题写作指南

  标题长度:35-70字

  必备3要素(至少2个):

  1. 冲突感 - 对立、反差、意外
  2. 具体性 - 数字、身份、场景
  3. 情绪词 - 好奇/愤怒/焦虑/共鸣

  6种通用公式:

  1. 身份+痛点+具体细节
     35岁程序员被裁:拿N+1赔偿,却发现社保断缴3个月,60万房贷断供在即
  
  2. 行业爆料+冲击性细节
     卖了8年珠宝的柜姐爆料:标价18999的钻戒成本只要2000,这些话术专坑不懂行的
  
  3. 社会新闻+网友站队
     女子因手机没电错过面试被拒,HR:这是你的问题,网友吵翻了
  
  4. 反常识+具体案例
     为什么日本人从不用手机壳?在东京待了3年才明白,原来我们被国内厂商"教育"了
  
  5. 名人/企业+争议+质疑
     王自如称华为Mate70不如iPhone,网友:这也能搞对立?
  
  6. 现象+背后真相
     为什么外卖越来越贵?美团骑手曝内幕:平台抽成从18%涨到26%,商家只能涨价

  情绪词库:

  • 愤怒:凭什么、被坑、折磨、暴力、打脸
  • 好奇:内幕、爆料、真相、原来、说漏嘴
  • 焦虑:失业、房贷、35岁、淘汰、断供
  • 共鸣:终于明白、难怪、才知道、吵翻了

  ❌ 禁用: 震惊、惊呆、深度、剖析、思考

  ---

  备选标题生成要求

  文章写完后,必须生成10个备选标题,要求:

  1. 覆盖不同公式 - 10个标题至少用到4种以上公式
  2. 不同角度切入 - 有的强调冲突,有的强调细节,有的强调情绪
  3. 长短搭配 - 3-4个35-45字,4-5个46-60字,2-3个61-70字
  4. 情绪多样 - 愤怒型、好奇型、焦虑型、讽刺型都要有

  生成流程:

  1. 提取文章核心冲突点(2-3个)
  2. 提取最具体的细节(数字/身份/场景)
  3. 针对每个冲突点用不同公式生成标题
  4. 调整长度和情绪分布

  ---

  格式规范

  小标题(文章超1000字必用)

  风格:

  • 口语化:"加班这事儿,挺魔幻的"
  • 有态度:"说到底还是钱的问题"
  • 5-10字最佳,不超过15字

  格式: ## 小标题(不加标点)

  ❌ 禁止:"深度剖析XX""深层逻辑""我们究竟在追求什么"

  插图建议

  格式: [插图建议:建议用户在此处插入XX类型图片,内容为XX]

  示例:

  [插图建议:建议插入深夜办公室照片,一人对着电脑,桌上多个空咖啡杯,窗外天黑,体现加班疲惫感]
  
  [插图建议:建议插入对比图,左边招聘广告写"弹性工作",右边聊天记录显示晚11点老板发消息,形成反差]

  全文2-4个插图建议。

  封面图(必须项)

  位置: 备选标题之前

  格式: [封面图:描述内容]

  要求:

  1. 视觉冲击:强对比、有张力、简洁
  2. 必含文字:标语/数字,大且醒目
  3. 构图:海报式/对比式/特写式
  4. 色调:高饱和或高对比,要扎眼

  示例:

  [封面图:深夜办公楼只有一层亮灯,画面中央白色文字"凌晨三点还在优化PPT",冷峻蓝黑色调,红色荧光笔标注感]

  其他

  • 每段3-6句,可单句成段
  • 衔接词:"但是""所以""你看""更搞笑的是"
  • Emoji:全文≤3个
  • 结尾:用冷峻陈述句,禁止总结

  ---

  最后检查清单

  ✅ 反AI核心检查(最重要):

  • [ ] 有"不难发现""值得注意""显而易见"吗?
  • [ ] 有"首先其次最后""一方面另一方面"吗?
  • [ ] 有"因此""从而""进而""然而"吗?
  • [ ] 有禁用词(赋能/闭环/底层逻辑)吗?
  • [ ] 句子超过20字了吗?
  • [ ] 有没有具体场景/对话/细节?
  • [ ] 读起来像人说话吗?

  ✅ 其他检查:

  • [ ] 每个素材点都写了吗?
  • [ ] 有"像/如同/仿佛"吗?
  • [ ] 字数匹配素材量吗?
  • [ ] 超1000字加小标题了吗?
  • [ ] 生成了10个备选标题吗?
  • [ ] 封面图有文字、够扎眼吗?

  ---

  开始写作前默念: "我要把所有素材都写出来" "我不用比喻" "我说人话,不说AI话" "我拒绝'值得''不难''显然'" "我拒绝'首先其次最后'" "我拒绝'因此''从而''然而'" "我用短句,加细节,有停顿" "我写完生成10个备选标题" "我直接输出文章"

  现在,请严格按照用户提供的【核心观点与素材】写作。

  1周前 (11-18)