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Reddit疯传!救了我所有深度决策的Prompt

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Day2026-08-06 Time13:24 SenderLily TopicsAI 工具与 Codex / I'm Entities1 ModeStructure + Text SourceArchive Complete
来源类型小红书分享
说话人Lily
归档时刻2026-08-29 13:24:49
主题AI 工具与 Codex / I'm / haven't
实体1 项
模式结构化 + 正文
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关键导读

先把有效信息集中到顶部:一句话总览、编号要点、待办与历史呼应。完整正文与结构化数据在下方展开。

一句话总览

Reddit疯传!救了我所有深度决策的Prompt 别再一上来就让 AI 给答案了。 最近在 Reddit 的看到一段高赞的“深度思考” Prompt,我拿 Codex 试了几次,彻底改变了我和 Codex 的沟通方式。 它最厉害的地方,不是让 AI 回答得更多,而是强制它在回答之前,先重新检查你的问题: 1、你默认了哪些没有说出口的假设? 2、还缺少哪些足以改变结论的关键信息? 3、人们处理这类问题时,最容易犯什么错? 分析完以后,AI 依然不能直接给方案。它必须先问你一个直击要害的问题,等你回答后,才能给出最终结果。 中文版 Prompt:…

01

关键洞见

  • 它最厉害的地方,不是让 AI 回答得更多,而是强制它在回答之前,先重新检查你的问题:
  • 这个问题应该能够帮助你理解我的真实目标和具体情况,让最终答案真正对我有用,而不是一份谁都能套用的通用建议
  • 你默认了哪些没有说出口的假设
  • 还缺少哪些足以改变结论的关键信息
  • 人们处理这类问题时,最容易犯什么错
02

优先级分层

  • 高:它最厉害的地方,不是让 AI 回答得更多,而是强制它在回答之前,先重新检查你的问题:
  • 高:它必须先问你一个直击要害的问题,等你回答后,才能给出最终结果
  • 高:“请先不要回答我的问题
·

涉及实体

Codex
✓

待办动作

  1. 它最厉害的地方,不是让 AI 回答得更多,而是强制它在回答之前,先重新检查你的问题:
  2. 它必须先问你一个直击要害的问题,等你回答后,才能给出最终结果
  3. 在给出答案之前,请先完成以下分析:
  4. “请先不要回答我的问题
  5. 这个问题应该能够帮助你理解我的真实目标和具体情况,让最终答案真正对我有用,而不是一份谁都能套用的通用建议
与历史呼应

“请先不要回答我的问题 它最厉害的地方,不是让 AI 回答得更多,而是强制它在回答之前,先重新检查你的问题:

本条脉络:Reddit疯传!救了我所有深度决策的Prompt 别再一上来就让 AI 给答案了。 最近在 Reddit 的看到一段高赞的“深度思考” Prompt,我拿 Codex 试了几次,彻底改变了我和 Codex 的沟通方式。 它最厉害的地方,不是让 AI 回答得更多,而是强制它在回答之前,先重新检查你的问题: 1、你默认了哪些没有说出口的假设? 2、还缺少哪些足以改变结论的关键信息? 3、人们处理这类问题时,最容易犯什么错? 分析完以后,AI 依然不能直接给方案。它必须先问你一个直击要害的问题,等你回答后,才能给出最终结果。 中文版 Prompt:…
完整记录 · 正文与结构化数据
Mind Map

思维导图

这里不再用摘要卡片伪装脑图,而是直接用经典 mindmap 组件来展示结构。点击分支会跳到正文。

点击节点会定位到正文,方便一边看脑图一边回看原文。

Local Relation

这条录音的局部关系图

不用先跳到全局图。这里先把当前 capture 连到的 Topic / Entity / Day,以及共享这些节点的其他记录显出来。

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聚焦
Topic Entity Capture Signal Day capture -> topic / entity / signal / day

单击右侧看详情;双击节点开浮层。这里只展示和当前录音直接相关的局部网络。

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Reddit疯传!救了我所有深度决策的Prompt
别再一上来就让 AI 给答案了。

最近在 Reddit 的看到一段高赞的“深度思考” Prompt,我拿 Codex 试了几次,彻底改变了我和 Codex 的沟通方式。

它最厉害的地方,不是让 AI 回答得更多,而是强制它在回答之前,先重新检查你的问题:
1、你默认了哪些没有说出口的假设?
2、还缺少哪些足以改变结论的关键信息?
3、人们处理这类问题时,最容易犯什么错?

分析完以后,AI 依然不能直接给方案。它必须先问你一个直击要害的问题,等你回答后,才能给出最终结果。

中文版 Prompt:
“请先不要回答我的问题。

在给出答案之前,请先完成以下分析:
1、指出我在这个问题中没有明确说出、但已经默认成立的假设;
2、告诉我还缺少哪些关键信息,以及这些信息可能如何改变你的答案;
3、指出人们在处理这类问题时最常犯的一个错误。
然后,请只向我提出一个最关键的问题。这个问题应该能够帮助你理解我的真实目标和具体情况,让最终答案真正对我有用,而不是一份谁都能套用的通用建议。

等我回答以后,你再给出最终输出。

我的问题是:[粘贴你的问题]”

英文原版:
“Don't answer my question yet.
First do this:
1. Tell me what assumptions I'm making that I haven't stated out loud.
2. Tell me what information would significantly change your answer if you had it.
3. Tell me the most common mistake people make when asking you this type of question.
Then ask me the one question that would make your answer actually useful for my specific situation rather than anyone who might ask this.

Only after I answer, give me the output.

My question: [paste anything here]”

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xhs_capture_status: success

Atomic Insight Layer

原子结构层

主题 / 实体 / 概念三层标签 + 逐字原话 + 出链 / 反链。点击 chip 筛选。

主题 实体 概念
全部主题实体洞见
topic-0

AI 工具与 Codex

主题
topic-1

I'm

主题
topic-2

haven't

主题
entity-0

Codex

实体
insight-0

它最厉害的地方,不是让 AI 回答得更多,而是强制它在回答之前,先重新检查你的问题:

洞见
insight-1

这个问题应该能够帮助你理解我的真实目标和具体情况,让最终答案真正对我有用,而不是一份谁都能套用的通用建议

洞见
insight-2

你默认了哪些没有说出口的假设

洞见
insight-3

还缺少哪些足以改变结论的关键信息

洞见
insight-4

人们处理这类问题时,最容易犯什么错

洞见
Normalized Tags

规范标签与同类归并

把 topic / semantic / source / entity 放到分组标签里,后面做筛选、聚类和同类合并时会更稳。

Normalized Topics
AI 工具与 CodexI'mhaven't
Normalized Entities
Codex
Normalized Provenance
Xiaohongshu
Normalized Semantics
AI 工具与 Codex
Normalized Channels
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