Jianfei Plans Agent Instructions人机协作的微妙艺术

我仔细对比了原始要求和最终输出发现虽然结构完整但关键数据点使用了历史数据而非未来

剑飞
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但总觉得哪里不对劲

我反复读了三遍 终于意识到问题所在核心数据完全偏离了我的原始意图

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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你知道那种感觉吗

当你对AI工具的输出不满意时大多数人会选择直接要求"改这里""改那里"
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那份计划书看起来很专业

01命题

先说清本页判断

02解释

补足为什么

03行动

留下下一步

把“那份计划书看起来很”落到一个具体项目里看结果
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"这份计划书的核心问题是什么

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
把“"这份计划书的核心”落到一个具体项目里看结果
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让想法成结构

01语言

先变成材料

02材料

再形成结构

03结构

最后推动行动

把“让想法成结构”落到一个具体项目里看结果
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没有直接要求Agent修改

我深吸一口气没有直接要求Agent修改而是先问了一句 "这份计划书的数据来
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Agent立即回应

Agent立即回应"根据提供的2023年第三季度销售数据
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我心里咯噔一下

01命题

先说清本页判断

02解释

补足为什么

03行动

留下下一步

把“我心里咯噔一下”落到一个具体项目里看结果
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Agent愣了一下

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
把“Agent愣了一下”落到一个具体项目里看结果
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看交付物

我发现了一个重要原则当我们对结果不满意时第一反应不应该是要求修改 而是应该追
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这一原则源自哪里呢

01命题

先说清本页判断

02解释

补足为什么

03行动

留下下一步

把“这一原则源自哪里呢”落到一个具体项目里看结果
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作者 剑飞 本文共5237字
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带走四步

找项目

从真实任务开始

出材料

把想法变成可处理内容

做交付

用结果判断能力

可复用

把完成沉淀为流程

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让能力长出来

我仔细对比了原始要求和最终输出发现虽然结构完整但关键数据点使用了历史数据而非未来预测