自我批改与修订提示入门不难,难的是在复杂任务里稳定发挥。理解原理是关键:生成时模型专注于往下写,检查时则专注于对照标准找问题,把两个动作分开,往往能发现第一遍忽略的遗漏和逻辑跳跃。

自我批改的效果取决于检查标准是否具体。“写得更好”无法检查,“每个判断都有依据”“不出现未定义的缩写”可以检查。把模糊的质量要求拆成能逐条判断是否达标的标准,是这项技能的核心功夫。

技巧 1:把你过去常被领导挑的问题写进检查标准

把你过去常被领导挑的问题写进检查标准,相当于给 AI 一份个人化的质检单。适合在任务较复杂或要反复使用时采用。

技巧 2:让 AI 在修订版后列出“仍不确定、需要你确认的地方”

让 AI 在修订版后列出“仍不确定、需要你确认的地方”这能帮你更快定位问题出在哪个环节。

技巧 3:对代码类输出

对代码类输出,自我检查时要求它列出可能的边界情况和测试用例。适合在任务较复杂或要反复使用时采用。

技巧 4:检查与修改可以交给不同对话

检查与修改可以交给不同对话,减少它对初稿的“偏爱”适合在任务较复杂或要反复使用时采用。

技巧 5:保存一份好用的检查清单

保存一份好用的检查清单,作为固定模板反复使用。这一条在团队协作中尤其有用。

一个进阶场景

举个虚构的例子:一位项目经理让 AI 写项目延期说明。初稿把原因写得很含糊;要求它按“原因是否具体、影响是否量化、补救措施是否有负责人”自查后,修订版补上了每项措施的责任人和时间点,领导一眼就能看懂。

能让 AI 打分吗? 可以,配合明确的评分标准,分数本身不重要,重要的是扣分理由能指出具体问题。

进阶模板

下面的模板综合了以上技巧,可以按程序员等不同场景替换内容:

请扮演两个角色依次工作:
【作者】根据材料写出初稿。
【审稿人】按评分表给初稿打分(每项 1-5 分)并说明扣分原因:
  准确性 / 完整性 / 结构清晰 / 语气得体 / 篇幅合适
【作者】只修改得分低于 4 分的项目,输出终稿。
最后附一行:终稿相比初稿的三处主要变化。

进阶使用时仍要避免

  • ✗ 完全相信 AI 的自我检查。 ✓ 它可能检查不出自己不知道的事实错误,关键事实仍要人工核对。
  • ✗ 反复让 AI 自我批改很多轮。 ✓ 通常一到两轮就够,再多容易越改越啰嗦或偏离原意。

可以组合的技能

  • 评分标准打分:评分标准打分是先定义一套评分维度和等级描述,再让 AI 按标准给文章、方案、答卷或回复打分并说明理由。
  • 反方视角:反方视角是让 AI 扮演批评者、竞争对手或最挑剔的客户,专门找你的方案、文章或决定中的问题。

衡量是否真的进步

一个简单的标准:同类任务需要的修改轮次是否减少,结果是否更稳定。如果答案是肯定的,说明你的自我批改已经进阶;如果没有,回到基础步骤检查哪里写得不够具体。

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