這個提示詞價值不大，是一場精心的營銷，目的是為了賣課，不過這個帖子的討論本身是有價值的。 以下的內容是AI 輔助總結，提示詞見評論： ---- （打開編輯器，泡上一杯咖啡） 朋友們，今天Reddit r/ChatGPT 上的一個熱帖，可以說是「資訊量與槽點齊飛」。 起因是，一位老兄發文宣稱，自己在2025 年「測試了1000 多個ChatGPT Prompt」之後，終於找到了一個「能持續擊敗其他所有框架」的「必勝公式」。 他將其命名為DEPTH 方法。 在深入看社區的「花式吊打」之前，我們必須先理解這個「靶」是什麼。 什麼是DEPTH 公式？ 這位老兄（下稱OP）提出的DEPTH，是一個用來建構「超級Prompt」的縮寫框架： - D - Define Multiple Perspectives (定義多重視角)：別只說“寫個郵件”，而要說“你現在是三個專家：一個行為心理學家、一個直效營銷文案和一個數據分析師。請你們合作……” - E - Establish Success Metrics (建立成功指標)：別只說“寫好點”，而要說“目標是40% 的打開率、12% 的點擊率，必須包含3 個心理學觸發點。” - P - Provide Context Layers (提供上下文)：別只說“為我公司寫”，而要說“背景：我們是B2B SaaS，月費200 刀，目標是過度勞累的創始人……” - T - Task Breakdown (任務拆解)：別只說“搞個活動”，而要說“第一步：識別痛點。第二步：製造鉤子。第三步：構建價值。第四步：軟性CTA。” - H - Human Feedback Loop (人類反饋閉環)：別接受第一版答案，而要說“請從1-10 分為你的回答打分... 低於8 分的請自行改進。如果你不確定某些事實，標記為[UNCERTAIN] 並解釋原因。” OP 甚至給了一個「戰績」：用這個方法產生的LinkedIn 帖子，拿到了14% 的參與度和47 條評論。 表面上看，這套理論非常結構化、非常“專業”，對吧？ 然而，當這套「屠龍術」被丟進HN（Reddit）這個「試煉場」時，社群的反應卻遠非「頂禮膜拜」。這場討論迅速演變成了對當前Prompt Engineering 亂象的「集體會診」。 我為大家提煉了三個核心的交鋒點。 焦點一：公式雖好，但為何產出的還是「AI 口水話」？ 這場討論的第一個轉捩點，來自一位叫FineInstruction1397 的用戶。他“學以致用”，真的把OP 那個關於“AI 取代工作”的LinkedIn 帖子例子扔給了ChatGPT。 結果呢？他得到了這麼一段： > 「ChatGPT 沒在搶工作。它在搶『藉口』。 > … > AI 不會淘汰工人——它只會淘汰浪費。 > … > ⚡ 學習AI 的CEO 將取代那些不學習的。 > 你是想被取代──還是被放大？ 」 這……怎麼說呢。 社區的反應非常直接。一位用戶的評論（by jmlusiardo）一針見血：“這簡直是'不是A，而是B'這種ChatGPT 陳詞濫調（clichés）的大雜燴。” 另一位用戶BrooklynNets 在看到另一個類似例子後，更是火力全開：「這根本就是一堆充斥著破折號和無意義emoji 的'垃圾'（slop）。它就像一個LinkedIn 帖子和一條Instagram 字幕生下來的私生子，我的大腦已經被訓練到可以自動劃過這種內容了。」 這立刻引爆了討論區的核心焦慮：為什麼我們用瞭如此複雜、精妙的Prompt 公式，得到的卻依然是這種「一眼假」的、充滿「AI 味兒」的平庸內容？ OP 顯然沒有（或說，迴避了）回答這個問題。 焦點二：真正的“老砲兒”，是如何讓AI “說人話”的？ 當OP 的「必勝公式」被證明無法解決「AI 味兒」這個核心痛點時，真正有價值的討論開始了。社區裡的「老砲兒」紛紛亮出了自己的「獨門秘籍」。 這才是這場討論的「金礦」所在。 秘籍一：“以毒攻毒”，用AI 對抗AI 使用者ophydian210 提出了一個非常「駭客」的想法： > 「永遠不要用同一個AI 來產生內容和清理內容。這裡面偏見太重了。 > 我會用Gemini 2.5 或Chat 5（編者註：指稱當時的先進模型）來跑我的複雜Prompt，然後把產出的內容，原封不動地扔給Claude，讓它來重寫和潤色。 」 這個「套娃」策略瞬間點醒了很多人。利用不同模型之間的“偏見”差異（Bias）來進行交叉驗證和“去味”，這顯然比OP 那個自嗨的“H - 反饋閉環”要高明得多。 秘籍二：“餵投”勝過“指令” OP 的方法論核心是「下指令」（Instructions）。但多位用戶指出，對於「風格」和「語氣」這種微妙的東西，「給例子」（Examples）遠比「下指令」有效。 就像用戶Sequoia93 說的：“（高品質的）例子勝過指令。” 使用者TheOdbball 補充得更具體：“（AI 的）訓練資料有問題。你必須把你自己的東西寫下來，做成Markdown 文件，餵給你的LLM（比如放到一個寫作文件夾裡），然後告訴它：'就按這個風格寫，但要寫得更好'。” 秘籍三：拆解「說人話」的精細指令庫 用戶Rasputin_mad_monk 顯然對OP 的粗框架不滿。他直接甩出了自己珍藏的“自然語言指令庫”，展示了什麼才叫“精細活”： - 自然語言與流暢度：「像和熟人聊天一樣重寫這個」、「像在喝咖啡時和同事聊天一樣解釋這個」。 - 情感連結：「增加回應的溫度，同時保持專業」、「以更具同理心和理解力的方式重述」。 - 個人化觸感：「多用『你』和『我們』讓內容更個人化」。 - 技術平衡：「簡化技術訊息，但保持準確性」、「像專家在進行隨意交談那樣解釋」。 對比一下，OP 那個「建立成功指標」的指令，顯得多麼生硬和機械。 重點三：這是“屠龍術”，還是一場“行銷秀”？ 隨著討論的深入，社區的「牛鬼蛇神」開始扒OP 的「底褲」。 用戶keepcalmandmoomore 發出了最強烈的質疑：“你聲稱'測試'了1000 多個Prompt？你的測試方法是什麼？你如何客觀地給每一個目的都不同的Prompt 打分？” 用戶mafudge 緊隨其後：“沒有公佈測試方法論，就不可信。” 這時，討論的性質改變了。大家開始意識到，這可能根本不是一次誠懇的“經驗分享”，而是精心策劃的“內容行銷”。 - 它有一個朗朗上口的縮寫（DEPTH）。 - 它聲稱解決了所有人的痛點（“必勝公式”）。 - 它給出了一個（可能杜撰的）驚人戰績（“14% 參與度”）。 果不其然，當有用戶問“我能不能把我糟糕的Prompt 自動轉換成你的DEPTH 格式”時，OP（Over_Ask_7684）興奮地回复：“當然！我已經為你創建了一個手把手的指南，快去我'個人簡介裡的鏈接'查看吧！” 圖窮匕見。 正如用戶Historical_Ad_481 的總結：“果然，最後還是個行銷廣告。” 我們的總結：框架是死的，人是活的 這場討論從一個「必勝公式」開始，最後演變成了一場對「AI 時代內容創作」的深刻反思。 OP 提出的DEPTH 框架本身有錯嗎？其實沒錯。它很好地總結了「結構化Prompt」的精髓——即從「模糊的聊天」轉向「清晰的簡報（Briefing）」。 這確實是Prompt Engineering 的第一課。 然而，社區之所以“震怒”，是因為OP 將其包裝為“終極答案”來販賣焦慮和課程。 而HN（Reddit）社群的集體智慧告訴我們： 1. 沒有「銀彈」：在「AI 味兒」和「人類創造力」的賽局中，沒有一勞永逸的公式。 2. “協作”而非“指揮”：正如用戶Gabe_at_Descript 所言，真正高明的用法，是把AI 當作“創意團隊”來“協作”，而不是當作“機器”來“指揮”。 3. 「驗證」重於「生成」：AI 負責輔助（Assist），人類負責驗證（Validate）。真正的價值核心，永遠在OP 公式裡的最後一步——「H」（Human Feedback Loop），而這正是OP 最不重視、只想用AI 自動化的環節。 歸根究底，這個所謂的「DEPTH」框架，或許只達到了「深度」的表皮。而真正的深度，藏在社區那些「餵投」、「套娃」和「精細指令」的實戰經驗裡。 你對這個DEPTH 框架怎麼看？你又有哪些讓AI 「說人話」的獨門技巧？不妨在評論區聊聊。
原始會話：gemini.google.com/share/a760bffb… 提示詞：