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说真的,我最近在玩AI写作工具,突发奇想把自己常用的提示词全交给ChatGPT来生成。结果那几分钟里,我的脑袋居然从“要不要写”切换到“今天午饭吃啥”。这让我忍不住想,AI到底能不能真的比我手动敲几行文字更给力?
亲身实验:手写 VS AI生成
我挑了两个常用场景:一是写营销邮件的开头,二是为博客生成标题。先用自己写的提示词,平均耗时约3分钟,结果邮件打开率只有12%。随后把需求直接喂给AI,让它先问我几个细节再生成完整提示词,整个过程不到2分钟,邮件打开率瞬间飙到28%。这差距,光看数字就让人心里有点小激动。
- AI会主动追问细节,避免信息遗漏。
- 生成的提示词结构更完整:角色、任务、输出格式一应俱全。
- 人手写时常出现“我想要……但别太长”的模糊表述,AI则把模糊转化为可执行指令。
“我本来以为自己写的够好,结果AI帮我把提示词细化后,整个对话流畅了三倍。”——一位营销同事的吐槽。
当然,AI也不是全能的。它的“聪明”来自于我们给的输入质量,如果一开始就把需求说得像谜语一样,它也只能给出模糊答案。关键在于:我们要学会把需求拆解成具体的问题,让AI像侦探一样一步步逼近答案。
回想起第一次让AI生成提示词时,我还在担心它会把“写得太官方”搞得死板。结果它给的第一版已经自带品牌语气,直接把我省了好几轮微调的时间。说到底,AI的优势不只是速度,更在于它能把我们脑子里散乱的想法,整理成一套完整的指令。
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AI把细节问清楚后效果真不一样,效率提升明显,我也开始懒得手动写了。
这方法挺实用,能不能分享一下你让AI追问的那些关键问题?
邮件打开率翻倍这种事儿也太诱人了,想知道样例模板是啥。
我之前也试过,AI有时候会把语气拉得太商业化,需要再调回人味儿。
这个关键是输入质量,楼主说的像侦探逼近答案,太形象了。
感觉AI更适合做框架,最后的细节还是得人来润色。
刚上手的朋友可能不会拆需求,推荐先列清楚目标和受众。
要是AI能根据过往数据自动优化标题那就更香了🤔
这玩意儿有坑,别把所有提示都交给它,创意容易被同质化。
前几天刚把提示词整合,确实省了不少反复斟酌的时间。
你用的是哪个模型或版本?不同版本表现差挺多的,想参考下。
看起来挺有用,但担心长期依赖会不会让写作水平退化?