AI（人工智能）是你现在能掌握的最新、最具高价值的技能。

但它和别的技能不一样。

现在别人劝你去学的那些大多数所谓的“高收入”技能——比如邮件营销、社交媒体、网页设计、编程等等——注定会随着技术的演进而改朝换代，而且这种洗牌正在当下发生。

AI 则是一种全新的“元技能（meta skill）”。当它与你手头现有的任何一项数字技能结合时，其价值会直接暴涨 10 倍。

现在，你们当中肯定有人在冷笑。

“Dan，你之前不是写过 5 篇 Newsletter 疯狂鼓吹 AI 绝对取代不了创意工作吗？”

没错，很多人误读了我的意思，他们非黑即白的脑子以为我是个彻头彻尾的“反 AI 斗士”。

“AI 会毁灭世界，会扼杀所有创造力，会剥夺我们生存的意义。”

不，AI 只会精准摧毁那些已经被体制驯化成机器、沦为合格“工具人”的生活。摧毁那些从不主动开辟自己的路、从不创造自己的事业、也从不去寻找自己人生目标的人。

“人们越是依赖 AI，脑子就会退化得越蠢。”

确实，如果有些人直接把“思考”这项特权外包给 AI，他们绝对会变蠢。但残酷的现实是：AI 能够以极其恐怖的幅度磨砺你的思维，逼你以极速学习，并残忍地砍掉你生活中那些毫无营养的狗屁工作——从而把你彻底解放出来，去死磕你真正热爱的事情。你的手艺。

真正要命的是，95% 的人对 AI 最底层的常识都一无所知。

他们往对话框里随手敲进去一句话，就特么指望这玩意儿能给他们逆天改命。

听着，AI 是一门实打实的技能。

而任何技能的铁律都是：你必须去学它，去死磕它，然后把它硬生生地嵌入到你的现实生活里。

所以，我今天想给你们上一次关于当前 AI 生态的迷你大师课。

掌握了这些，你就能赶在绝大多数还在沉睡的人之前，以光速重塑你的生活和工作。

我们接下来要：

  • 暴力拆解 AI 到底是怎么运作的（最纯粹的底层逻辑）
  • 讲透 AI 目前的各种核心模型、工具和应用场景（因为大多数白痴以为这世界上只有一个叫 ChatGPT 的玩意儿）
  • 教你如何通过将“任务思维（tasks thinking）”升级为“系统思维（systems thinking）”，来写出极具杀伤力的提示词（prompts）
  • 我会直接甩给你一个“用来写神级提示词”的终极提示词，让你直接碾压 99% 的 AI 玩家
  • 盘点那些能让你每周省下数小时阳寿、拉升生活质量，并成倍放大你创意成功率的 AI 应用场景

我还会毫不保留地向你展示，我是如何写出那种“能在 10 秒内直接吐出 15 条爆款社交媒体帖子”的提示词的。

以及如何像素级复刻任何人的语感，或者怎么让它疯狂往外吐能赚钱的商业点子。

我们要聊的硬货很多。

这封信的第一部分，你可能会觉得枯燥乏味。

但如果你是真的来学东西的，你就该明白，学习从来就不总是爽的。它需要你付出极其艰苦的努力，需要你在拿不到习惯的那种“廉价多巴胺”时，依然死死咬住不放。学习过程中的绝大多数时间里，你都会有一种“我特么好像什么都没学到”的幻觉。

掏出你的笔记软件，我们开干。

AI 模型与工具的底层逻辑

我会把这部分压到最精简。

实际上，我直接让 AI 把这部分砍掉了一半的废话，因为我极度讨厌写干巴巴的技术文档。

如果你只在乎“怎么写提示词”以及“怎么把 AI 焊死在你的工作流里”，你可以直接跳过这一段。

只要你不是亲自去造 AI 模型，或者在 AI 公司打工，你大概率不需要搞懂它所有的黑盒机制——就像你不需要懂底层代码也能用邮件营销软件一样。但拥有一个宏观视野，绝对能让你如有神助。

如果你想极其硬核地深挖 LLM（大语言模型），去看 Andrej Karpathy 的视频。作为 OpenAI 的创始元老，那家伙肚子里全是真东西。

基础模型（Basic Models）

LLM（Large Language Models，大语言模型）就是我们今天挂在嘴边的“AI”。

当你和它聊天时，你敲下的文本会被碾碎成“Token（词元）”来供它咀嚼。你可以把 Token 想象成单词的碎片——有时是一个完整的词，有时只是词的一部分。比如，“chatting”可能会被暴力拆解成“chat”和“ting”两个独立的 Token。AI 就是这么吞吐文本的，而绝大多数模型现在都能一口气同时处理成千上万个 Token。

每一次开启新的对话，你都在启动一个干净的“上下文窗口（Context Window）”——这决定了 AI 能调取或记住多少 Token。你聊得越深，Token 流就越庞大；如果你撑爆了上下文窗口（比如 ChatGPT 4o 有 128k 的 Token 窗口），它就会像狗熊掰棒子一样，因为容量被挤爆而开始遗忘最早聊过的内容。

目前主宰棋盘的大佬和模型包括：

  • OpenAI (ChatGPT)
  • Anthropic (Claude)
  • Google (Gemini)
  • xAI (Grok)
  • Meta (Llama)
  • Mistral (LeChat)
  • Deepseek (V3)

每家公司都在疯狂迭代（比如 Claude 3.7 Sonnet 或 ChatGPT 4.5）。这些模型的差异主要体现在：

  • 预训练（Pre-training）：模型是通过吞噬通常是 6 个月以前的数据来学习的，这意味着如果没连上网，它们对刚发生的新闻一无所知。就好像它们把全网内容读到了某个特定日期，然后就彻底断网了。
  • 后训练（Post-training）：这决定了它们的性格和语气（比如你去对比一下 ChatGPT 4o 和 4.5 的区别，或者去玩玩 Grok 那个毫无底线的“无过滤模式”）。
  • 上下文窗口（Context Window）：即 AI 在一次对话中能“记住”的最大文本量。像 Gemini 这种怪兽能一口气吞下一整本书，而其他一些模型在面对长篇大论时可能会把前面的废话忘得一干二净。
  • 价格（Pricing）：差价极其离谱（Deepseek V3 和 Gemini 比 Claude 便宜得多）。

不同的模型是用来对付不同战场的。Claude Sonnet 在文字创作和编程领域拥有绝对的统治力，但如果你拿它去处理海量信息，那账单会让你比用 Gemini 痛得多。

我强烈建议你先把免费版玩透，或者去找那种能让你在各种模型之间无缝切换的聚合软件，这样你就能随时调用最锋利的刀。Kortex 本周就会把这个功能安排上。

推理模型（Thinking Models）

当那些基础模型被干趴下时，像 ChatGPT o1、Claude 3.7 Sonnet（开启思考模式）或者 Deepseek R1 这样的“推理（Reasoning）”或“思考（Thinking）”模型，就能给你砸下极其暴力的额外算力。

这些模型收费更狠，但它们能通过可见的“思考”过程，去模拟类似人类大脑的解题推演：

当你需要跨越基础常识，去搞极其深度的硬核写作或者专业级编程分析时，花这点钱绝对是物超所值。

工具（Tools）

即便 LLM 已经强得离谱，但它们也有死穴：

  • 连不上实时信息
  • 一次只能干嚼一个提示词
  • 除非你强行下令，否则它们只会给你吐万金油式的废话

互联网搜索和“深度研究（DeepResearch）”工具就是用来填平这些天坑的。Perplexity 就像是“打了类固醇的 Google 搜索”——用极其舒适的 UI 给你砸出极度相关的精准信息。我现在用它的频率早就碾压了 Google。

而内嵌在 Perplexity、ChatGPT 等平台里的 DeepResearch 功能，则是把互联网搜索和极限延伸的思考能力死死缝合在了一起。只要你指令给得到位，它能直接吐出一份涵盖详尽研究、可供深挖的信源以及事实核查的终极报告，能为写作者和研究员省下大把的阳寿。

套壳应用（Wrappers）

Wrapper（套壳应用）就是把 LLM 和极其专精的工具死死绑在一起，用来打穿特定的工作流。

这正是目前绝大多数初创公司在疯狂造的玩意儿，因为他们能直接征用基础大模型，然后把它们调教得在某个细分领域里极度凶残。

  • Perplexity：把多个 LLM 与实时搜索暴力缝合（截至 1 月，年度经常性收入 ARR 已飙至 8000 万美元）。
  • Cursor：一款自带 AI、能直接入侵并接管你整个代码库的编程 IDE（在不到 2 年的时间里，ARR 从 100 万美元直接杀到 1 亿美元——这增速比 OpenAI 还恐怖）。
  • Kortex：一个统治你所有工作、笔记、高亮金句和灵感的终极中枢，让你随时用 AI 光速调用。

虽然你完全可以开个 ChatGPT 网页版在那儿凑合，但这些极其专精的“套壳软件”底层内置了更深度的提示词工程，并配备了量身定制的 UI，在特定的实战场景里简直就是降维打击。

打个比方，把 OpenAI 当成全新的沃尔玛，把这些 Wrapper 当成极其专业的运动补剂专卖店。

学会这项新技能——提示词工程（Prompt Engineering）

要想把 AI 玩成绝杀武器，核心就在于把你的脑子从“任务思维”强行扭转为“系统思维”。

当你敲下一段提示词，或者一连串用来搞定“写 15 条社交帖子”这种活儿的提示词矩阵时，你实际上是在用文本凭空造出一套自动化系统。

这跟写代码的逻辑如出一辙：

  • 你脑子里对这个项目有个极度清晰的愿景。
  • 你死死掐准了走到那一步必须经历的所有节点。
  • 你调动所有认知去执行任务，直到拿到结果。

AI 根本没有改变做事原本的路径，它只是借助庞大的知识库帮你把速度拉满了。从宏观上看，它还能帮你跨越认知盲区，让你以光速做出质量极其炸裂的决策。

所以，一旦你彻底搞懂了怎么玩转 AI，你就能以光速建造、以光速学习，并极其残忍地把失败率压缩到极致。

但这同样也是个巨大的陷阱：

AI 根本无法填平你自身能力的无能。

AI 绝对不是你潜意识里一直在死命寻找的那张“快速致富彩票”——这很可能就是你现在盯着这篇文章看的原因。

随手往 AI 里敲一句话，就特么指望它能一枪秒杀你想干的任何破事，这纯粹是白痴行为，只会让你原地踏步。

当然，如果你只是为了拿个快问快答的结果，往 Perplexity 里扔一句话完全没问题。

但对于绝大多数真正硬核的实战场景，你需要的是极其漫长、极其变态的细节指令。

如何写出核弹级的神级提示词（Banger Prompts）

提示词分两种：

  • 系统或元提示词（System/Meta prompt）——这是你砸向 AI 的第一发核弹，用来为你接下来要干的整个项目或聊天框定死边界和框架。
  • 后续提示词（Subsequent prompts）——这是极简的微操指令，用来给输出结果抛光，或者顺藤摸瓜继续深挖。

我们要死磕的是“元提示词（Meta prompts）”，因为这玩意儿才是真正能给你带来降维打击的核心。

写好一个元提示词的路数很多，但我极度偏执于用“5 步法”来架构：

  1. System（系统设定）—— 强行给 AI 分配一个绝对权威的角色，并粗暴地描述任务。
  2. Context（背景信息）—— 砸给它参考资料，或者把你渴望达到的预期极其清晰地画出来。
  3. Instructions（操作指令）—— 给出像手术刀一样精准的实操步骤。
  4. Examples（案例示范 / 可选）—— 如果你手头有极品的范例，比如社交帖子的爆款模板，直接砸进去（我们下面就会这么干）。
  5. Constraints（极限约束）—— 明确划下死线：绝不能碰什么雷区，或者必须带上什么容易被它漏掉的硬性指标。
  6. Output（输出格式）—— 强行规定你想要的排版或格式，这和“案例”不是一码事。

来看个例子。这是我亲手手搓的一个“内容摘要提示词”，专门用来扒干书籍和 YouTube 视频的骨髓。因为市面上那些通用的 AI 摘要全特么是废话，根本吐不出半点有用的干货。

而我这套指令，能在我想引用深度信源时，精准喂给我进行硬核、细腻写作所需要的所有子弹。

这套打法最变态的地方在于：你只需痛苦地手搓一次提示词，把它扔进像 Kortex 这样的软件里存成模板，以后随时随地都能拔枪就射。

更逆天的是，我手里还攥着一个能帮你写出神级提示词的“终极提示词”。

我们即将聊到的绝大多数提示词，都是拿它跑出来的。

没错，它被我锁在了邮件订阅墙的后面，因为我打算把它们整合成一个带有保姆级教程的实战课。

所以，任何时候当你想造一个新提示词，先把这个“Meta Prompt Creator（元提示词生成器）”扔进 AI 里——最好是拿 Claude 3.7 或 ChatGPT o1 这种推理怪兽来跑。

现在，为了把它调教得极其锋利，你肯定得来回打磨几次。我们来走一遍实操流程。

假设我要逼 AI 帮我批量写一堆极具病毒传播力的社交贴，我会这么干：

1) 榨干你脑子里所有的细节

把 AI 当成一个智商极高但对你一无所知的神童。

只要你吩咐，他们也能交出及格线的差事；但如果你想要他们交出惊世骇俗的作品，你必须把那些极度变态的细节和微操指令狠狠砸给他们。

1.5) 或者，给你自己写一份“我是怎么写帖子的”微型指南

这确实得拔掉你几根头发，但牢牢记住：只要你把这套提示词打磨到位，这辈子你都能无限循环利用它——它能替你省下成百上千个小时的阳寿。

我把“Meta Prompt Creator”直接扔进了 Claude Sonnet 里（马上 Kortex 里也会内置这玩意儿）。

然后，我把我之前自己手写过的一个“还能写得更好”的旧提示词，也一起砸了进去。

2) 疯狂测试并无情迭代

第一轮吐出来的玩意儿还凑合。但我很清楚，一旦加上顶级范例，它绝对能超神。

于是，我直接扒开了我自己的灵感素材库（Swipe File），在 X 上翻出我自己数据最爆裂的帖子，外加一堆我极度眼红的同行神贴。

我在提示词的“Instructions（操作指令）”下面强行插入了一个“Examples（案例示范）”的子模块，然后再跑了一遍。

效果直接原地起飞。

3) 拿捏输出格式（Nail the output）

有时候，AI 吐出来的排版就像一坨屎。

之前跑出来的那些帖子，全特么挤在一起，连个回车换行和分割线都没有。虽然字都没错，但我想要它们看起来就是真正准备直接发出去的排版。

这有一个实战案例：我直接逼 kAI 用上面调教好的“社交贴提示词”，去从我两周前写的 Newsletter 里强行榨取选题灵感。

虽然跑出来的贴子已经相当能打，而且语气极其像我，但我只是把它当成一种“快速提取我本该从邮件里抠出来的灵感”的手段。当你眼前已经摆着一堆成型的毛坯推文时，用“推文的逻辑”去思考会变得极其顺滑。

在你用这套提示词跑过几次之后，继续去做那种外科手术级别的微调，直到它的输出稳如老狗。

如何每周省下大把阳寿 —— AI 终极实战场景

打死我也不会放弃写作。

我特么太享受这事儿了（虽然我让 AI 帮我砍掉了这封信第一部分的一半废话……因为我极度恶心写那种死板的技术流）。

这逼着我开始思考：AI 到底该拿来干嘛？

AI 唯一存在的意义，就是把算力砸进你极度热爱的创意工作里，然后把你恨之入骨的垃圾工作全部自动化。

对某些人来说，写作可能就是那堆“垃圾工作”。他们可能极度痛恨码字。如果他们想靠 AI 批量生产一堆 SEO 水文，或者让 AI 代写一堆应付差事的社交贴，我觉得完全没毛病。

AI 必须用来帮你把所有的注意力死死钉在你的手艺上，并让你的手艺发生核裂变。

所以，为了挖出 AI 究竟能怎么帮你开挂，拿笔写下这几个问题：

  1. 你每天到底在干些什么破事？
  2. 哪些环节是你爱到骨子里、死都不肯放手的？
  3. 哪些环节是你恶心透顶、且根本不需要半点创造力的体力活？
  4. 你要怎么把 AI 强行塞进你的日常作息里，并造出一座提示词军火库，帮你以光速轰平那些你痛恨的破活？

就算 AI 在创意产出上并没有替你省下时间，那又怎样？因为极高浓度的精准信息输入，绝对能让你的作品质量产生降维打击。

下面我甩给你几个硬核的应用场景，但这只是冰山一角，你完全可以针对无数个场景手搓你专属的提示词。

记住：写好提示词后，立刻把它们锁进你的笔记软件里，这样你拔枪的速度才会快。

实战场景 1 —— 重塑你的“新 Google”

听着，如果现在的 AI 模型没能让你的生产力至少狂飙 2 倍，那纯粹是你使用姿势太烂，或者你特么根本没去扭转你的旧习惯来拥抱 AI。

跟我差不多岁数的人绝对懂这种窒息感：你妈突然跑来问你个弱智问题，你脑子里的第一反应绝对是：“她特么怎么就不自己去 Google 搜一下呢？”

在我们这代人以及上一代人小的时候，我们仿佛拥有与生俱来的“生产力超能力”——因为我们手里握着 Google。我们能嗅到新红利，能无限满足自己的好奇心，能以光速找到答案，而根本不需要去翻狗屁的教科书，或者写封信去求某个所谓的专家。

这是一种赋予给每个普通人的、极其恐怖的力量。

这在你眼里可能觉得是个“烂大街”的 AI 玩法，但我拿命向你保证，这绝对是所有招式里最具摧毁力的一招。

想象一下 Google 曾经如何颠覆了你的生活，然后把那种破坏力直接乘以 10 倍。

你必须这么干：

  • 强行洗脑你的肌肉记忆：只要你脑子里闪过想去 Google 搜东西的念头，立刻、马上切出 AI 工具。
  • 用 Perplexity 这种怪兽级搜索工具去进行光速提问——你还可以顺着话茬不断往下追问、疯狂深挖。
  • 在电脑前敲键盘时，用 Kortex 这样的神器，按个 Alt 或 Option+C 直接唤出浮动聊天框，绝不打断你的心流。
  • 当你在 Photoshop、Canva、Figma、剪视频、码字、写代码或者干任何破事卡壳时，立刻切到最匹配的模型，把问题砸给它，用最暴力的方式撞破瓶颈。

实战场景 2 —— 光速破壁机与极度硬核的智力陪练

如果成功的底层逻辑就是“掌握正确认知 + 死磕到底”，那 AI 至少能帮你把第一步干到极致。

不管你是在干什么：

  • 死磕一门新语言
  • 试图生啃一本晦涩难懂的硬核大作
  • 在一篇 PDF 长文里像无头苍蝇一样找核心论点并试图做总结

AI 绝对可以成为你极其凶残的智力陪练（Sparring Partner）。

你大可以把书的几章直接喂进 AI 模型，并在你读到卡壳时，逼着它去深挖那些让你头秃的学术概念。

你可以手写一段神级提示词，直接把 AI 变成一个毫无人性的语言教练，让它教你并在进度上反复虐你。

你可以把一整份长篇 PDF 直接糊在 Gemini 这种大胃王模型的脸上，然后让它瞬间把你要的信息抠出来，不用你再像个傻子一样去滑屏幕找书签。

我以后绝对会单独写一篇几千字的硬核长文，教你怎么用 AI 去“生吞”一本书。因为我已经听够了那种“AI 会让读书变得毫无意义”的脑残言论。

实战场景 3 —— 创意项目的灵感核爆器与创业沙盘

如果你在写书、写 Newsletter、写 YouTube 脚本，或者干任何需要脑洞炸裂的活儿，你可以用这几招：

  • 把一个极其牛逼的灵感源（比如某本书的核爆章节或是一篇爆款网文）直接喂给 AI，逼它像拆解精密仪器一样，把它的骨架和起效的底层逻辑全给我拆碎了。
  • 把你的目标受众极其精准地画给 AI，然后让它立刻吐出 10 个致命痛点、10 个极度渴望，并基于这些点，瞬间砸出 20 个标题或文章选题。
  • 像我们上面实操的那样，手搓一个专门用来搞定帖子、大纲或全篇长文的提示词，然后用它疯狂抽取潜在创意。我的“提示词与模板军火库”里早就备好了我专门用来写 Newsletter 和 YT 脚本的独家提示词。
  • 在你陷入写作瓶颈时，逼 AI 用另一个人的魂（比如一个极其冷酷的斯多葛派哲学家）来重写你卡壳的句子或段落，强行逼自己换一个极其变态的视角去看待这个问题。

当你要启动个大盘子，比如搞个新业务或开家公司时，你特么得权衡一万个指标。这点子能成吗？值得拿命去搏吗？赛道里有哪些同行在抢食？

你完全可以直接套用或亲手搓一个类似“商业模型沙盘推演”的提示词，瞬间把这堆情报全扒出来。AI 挖情报的速度能把你按在地上摩擦。

实战场景 4 —— 极度变态的客户画像与语感复刻（Voice Analysis）

如果你是个极度讨厌碰营销、死都不想写着陆页或促销文案的写作者，这招绝对能让你玩出花来。

  • 提取一段顶级 YouTube 视频的文案，用一个极其锋利的提示词，扒光它的底层骨架、风格和语感，然后用这套模子去套写你自己的 YouTube 脚本。
  • 捏出一个极度立体的“客户画像（Customer Avatar）”。以后每次你让 AI 帮你生成营销弹药时，都把这个画像死死贴在它脸上。比如拿上面扒出来的 YouTube 脚本模子，逼 AI 专门针对你这个客户画像去吐内容。

最后，也是我特么最爱的一招，是基于一篇极其对味的参考文章，让 AI 去做一次彻头彻尾的语感拆解（Voice analysis）。

你可以把任何极品章节、神级 Newsletter 或者演讲的逐字稿，强行塞进那个带有深度语感分析的提示词里，然后把吐出来的解剖报告死死锁在你的笔记库里。

接着，你可以把这份“语感灵魂”、外加一个骨架框架和几个破点子一起扔给 AI，它吐出来的文字绝对会像那个本尊附体一样。

这招极其变态。不开玩笑，必须去试试。

实战场景 5 —— 极度硬核的个人成长与认知破局

我想你们中绝大多数人都见识过，我在之前的信件和视频里展示过的那个“终极战略顾问（Strategic Advisor）”提示词有多残暴。

但你完全可以把它榨干到更恐怖的境界。

  • 你可以逼它把你那虚无缥缈的目标，强行肢解成能立刻执行的动作和习惯。
  • 你可以把 AI 当成一个极其残忍的树洞，直接把日记敲给它看，然后逼它指出你骨子里的软弱和强悍。
  • 你可以让它像一把手术刀一样，切开你生活里那些烂摊子的病灶，并砸给你极其冷血的破局思路。
  • 你可以直接让 AI 化身成一个极度无情的逻辑怪兽，把你的情绪从问题里彻底剥离出去。

我就此打住，我特么感觉现在就像在拿无数个实战场景疯狂轰炸你，再砸下去你的脑容量就该爆了。

我要求你现在立刻去干这几件事：

死死盯住那些你特么这辈子必须得干、但又极其恶心去干的烂事，比如：

  • 纯为了糊弄搜索引擎而写的狗屁 SEO 水文
  • 在社交媒体上被迫营业（没人规定人人都得去搞创意写作）
  • 订机票、面试小助理、或者排你那乱七八糟的任务表

然后，抬起头来从宏观视角去构思：你要造出一个什么样的提示词矩阵，能帮你以光速把这些烂事碾碎，或者把它们彻底自动化。

希望这封信对你能有致命的启发，也希望你找到了能立刻去动手实操的硬核打法 🙂