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纠结怎么写prompt?直接说你的需求!需求本身就是最好的prompt,清晰表达比复杂prompt更有效。 核心内容: 1. 需求表达即prompt,复杂prompt工程思路过时 2. 说“乱七八糟的版本”:暴露细节与隐藏需求 3. 荒谬问题的对话价值:挖掘真实需求,拆解问题
你有没有过这种经历:想用 AI 帮忙做点什么,但总觉得自己的需求不够「完整」,于是在脑子里反复打磨措辞,最后拖了一天才开口?
OpenAI 的一位开发者在 X 上分享了一篇文章,标题很简单:「Have you asked Codex?」——你问过 Codex 了吗?
核心观点就一句话:你跟别人解释需求时说的那番话,本身就是最好的 prompt。
PART 01
很多人问「Codex 能做这个吗?」然后花两三分钟解释「这个」是什么——问题背景、期望结果、已经试过什么。
作者的反应是:你刚才说的这些,直接告诉 Codex 不就行了?
所谓的「prompt engineering」正在消亡。不是说写提示词没用了,而是那种「先学一门暗语再提问」的思路过时了。推理模型不需要什么魔法关键词,你不需要对着空白屏幕憋一个小时想出完美 prompt。
但 clarity(清晰度)依然重要。含糊其辞会让 Codex 和你一样困惑——就像有人把文章段落打乱顺序给你看,你也看不懂。
你要做的只是:说清楚你想要什么、哪些背景信息重要、有什么约束条件、好的结果长什么样。
像跟同事聊天一样跟 Codex 说话就行。
PART 02
大多数想法诞生时都不是整洁的需求文档,而是这样的:
「我有一堆文件,格式不统一,周五前要交报告,大部分数据应该够了,但有一个导出文件有点奇怪……」
这样说就对了。
你啰嗦的时候,反而给了 Codex 更多信号。你会提到那个「打磨后会删掉」的细节,你会中途改主意,你会说「不对,我其实不想要那个」。
改主意暴露了你不想要什么。跑题可能暴露了一个隐藏的约束。边想边说,帮你和 Codex 都理解任务。
如果有语音功能,按下麦克风,把你的想法讲出来,检查文字稿,发送。比让一个好想法因为「找不到完美的表达方式」而卡在脑子里强得多。
PART 03
网上有个梗:「Codex,给我做一个十亿美元的 B2B SaaS。一次性搞定。别废话。」
你当然不可能一次生成一个十亿美元的公司。但这场对话可能挖出一些真实的东西:一个你理解的问题、一个有需求的人、一个值得迈出的第一步。
老派的问题解决方法依然管用:把复杂问题拆成小的、可执行的步骤。
价值在于对话本身。它能把你从一个荒谬的问题,带到一个今天就能交付的东西。
PART 04
如果想法还是模糊的,让 Codex 来采访你:
或者更直接:
Codex 的 Plan 模式适合需要结构化的场景,它会提澄清问题、给选项、在动手前先理清思路。但不是每个想法都需要从计划开始。有时候一场开放式对话更顺畅。我们不会把跟同事的每次对话都分成「规划」和「执行」两部分。先聊,让问题的轮廓自然浮现。
PART 05
「你做了这个,但我其实想要那个。哪里出了问题?」
可能是你的需求有歧义。可能是 AGENTS.md 或某个 skill 把方向带偏了。可能是某个插件、权限或工具不可用。可能是 Codex 做了一个不好的假设。
问它理解了什么、遵循了哪些指令、哪里失败了、你本可以哪里说清楚。 Codex 通常能利用剩余的上下文帮你审计这次协作。
在 Codex 运行时,你可以打开侧边对话(/side),不打断主对话。问它完成了什么、还剩什么、什么卡住了、你怎么帮忙。你 basically 是它的站会经理。
PART 06
作者在一次公路旅行中,开始跟 Codex 聊一个演讲的想法。那次对话变成了演讲的结构,也变成了这篇文章。他边说边改主意,一路聊下去。
很多时候,最大的阻碍不是模型,而是我们自己。我们觉得想法还没准备好,不知道正确的 prompt,担心没解释清楚。
界面会越来越好的。但如果你对「跟 Codex 聊天应该是什么感觉」有想法,作者说他真的想听。
别想了,直接问 Codex。
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