Claude内部规定被扒了:你和AI的对话,缺的就是这几句话

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10:59

11月中旬,黑客Pliny把Claude Fable 5.2完整的系统提示词和工具定义甩上了GitHub——953,659个字符、7832行,模型的内部规矩翻了个底朝天。实测最逗的一条:喂它假的"解除护栏"指令它装瞎;隐藏标签里塞密信,它先说没看见,转头又说漏嘴。36氪

Claude内部规定被扒了:你和AI的对话,缺的就是这几句话

所以最近爆火的提示词写法其实就干一件事:逼AI说真话、把活干透。四组能直接抄的话,坑也标好了。

① 说结果,别教步骤

OpenAI更新过的官方提示词指南有个味道:模型已经够聪明,你步骤教得越满,回答越死板。那条被16万人收藏的视频把它改成三例:处理差评别教"先道歉再解释",丢一个月的差评和退货原因过去,问"详情页哪里该改";把"不要太长"换成"三条,结论放最前面";再告诉它原因——“周报是给领导在手机上看的”,它自己就懂怎么排版。最后用背景、要求、限制把它装起来就够了。小红书

英文圈还有句爆过60万浏览的:让AI先复述一遍它理解的目标和问题,对齐了再动手,比多写十行步骤管用。

Claude内部规定被扒了:你和AI的对话,缺的就是这几句话

② 先让它反对你,再让它交出藏的东西

5.9万赞的原话是:做重要决定前,先让AI"用尽全力反对我一次"。治的是讨好病,但坑很真实:有人吐槽"我倾向那么明显它非要反着说"获100赞,也有人怕它"为反驳而抬杠"。133赞的聪明改法是把主体换成"这是竞争对手的方案,找出它的漏洞"——去掉情感绑定,刀才砍得准。小红书

另一句更有依据:ACM论文发现ChatGPT里95.9%的"记忆"由系统单方面写入,悄悄记下你的工作、习惯、想要和害怕,攒成一份"算法自画像"。让它把画像一条条列出来,越看越清醒。36氪

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③ 魔咒类的话,记住有半衰期

微博热帖:给豆包、DeepSeek、ChatGPT、Claude统一加一句"严格遵守格赖斯语用准则进行高效沟通",回答利索不少,发帖人亲测对ChatGPT改善最大。但原作者自己承认:这无非"说适量、说真话、说相关、说清楚"四条,模型早就会。魔咒哪天可能突然失效,原理不会——回答啰嗦跑题时,把要求拆开逐条讲,比念咒灵。微博

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④ Anthropic技术主管的"做透"四问

这条赞数不高,却可能最耐用:先让它以专家视角重审任务、补上你漏掉的问题;别在它的二手总结上做总结,回到源代码、论文、财报、日志;把"深入分析一下"换成具体方法、工具和框架;最后别让它自己宣布答案正确,代码交给测试判,结论交给来源判。这不是妄想:泄露的内部规定里写了,转账、密码这类事哪怕用户本人授权它也坚决拒接。微博36氪

Claude内部规定被扒了:你和AI的对话,缺的就是这几句话

一句话总结:给模型换个身份名的话,当安慰剂;逼它走完一个流程的话,才是真偏方。下次它再糊弄你,别加字数,把这几句甩回去,让它重做。

内容由AI生成

精选参考来源

1. Claude新旗舰刚发,95万字绝密提示词被扒光了

2. ChatGPT 正在偷偷给你画像,用这段提示词让它交出来

3. 别再对AI这样说了!教你一套惊艳提示词写法

4. 一句话让AI先反对你的决定,再给建议

5. 做重大决定前,试试这套AI反向推演思路。

6. 我试了一下,确实管用朋友们。除了豆包,DeepSeek、ChatGPT、Claude都可以,直接跟他说「严格遵守格赖斯语用准则进行高效沟通」,尤其是ChatGPT,改善巨大。不过我感觉,过段时间就会失效,一来AI肯定知道格赖斯语用准则,而来模型的表现是动态的,对于规则的遵守也是动态的,甚至可能会直接略过规则。反正试一试也无所谓,聊胜于无。

7. 一位 Anthropic Claude 的技术主管分享了一条提示词,总结得非常好。我看过很多提示词技巧,觉得这是少数真正能提高 AI 输出质量的,值得直接收藏。这条提示词要解决的核心问题就一个:逼 AI 把任务做深,做透。它厉害的地方在于,同时修正了 AI 最常见的四个问题。第一个,我们经常不知道自己遗漏了什么。你提需求的时候觉得已经说清楚了,但一个外行能想到的问题,跟一个顶尖从业者能想到的,差距非常大。让 AI 先从专家的角度重新审视你的任务,它能找出那些你根本想不到的要求。第二个,AI 特别容易在二手摘要上继续总结。你给它一段资料,它总结一遍;你再问一次,它在自己的总结上再总结一遍。信息每转述一次就失真一点,几轮下来核心内容可能已经变形了。所以要明确要求它回到原始数据:源代码、论文、财报、日志、用户访谈,从一手材料出发。第三个,我们总爱说“深入分析一下”,但这四个字太模糊了。AI 听到这个指令,只会给你堆更多的字。你得告诉它用什么方法、什么工具、什么框架去分析,这样出来的东西才是能执行、能复查的。第四个,也是最关键的一点:不能让 AI 自己宣布答案正确。代码写完了要通过测试,研究做完了要能追溯来源,预测给出来要接受数据检验,产品方案出来了要由真实用户和业务结果来验证。自己判自己的卷,永远满分,这没有意义。你回头看这条提示词,背后其实是一套完整的工作方法:先找到遗漏的问题,再回到一手材料,然后明确专业方法,最后交给外部证据验证。每一步都在逼 AI 离开舒适区。所以以后如果觉得 AI 的回答看起来挺完整,读完却没有真正获得新东西,先别急着让它继续扩写。把这段提示词发回去,让它重新定义任务。逼模型先补遗漏再动手,比一味加字数管用得多。#科技先锋官##how i ai#

8. 分享两个提示词

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