如何以超越99%用户的方式使用AI

Dan Koe发了一个视频，讲他怎么用AI的，还特别注明了如何以超越99%用户的方式使用AI。

他直接指出了一个核心问题：大多数人把AI当成“老虎机”，随便输入点什么去碰运气，然后抱怨AI给的答案不好。

比如如果你雇了个员工帮你写东西，你会告诉他背景、目标、标准和要求，为什么用AI的时候就只丢一句话过去？

Dan Koe讲的的方法很简单，两步让AI成为你的专属员工

第1步：创建专家级指令

AI不是魔法，它需要知道"怎么做才是对的"。

所以你得先给它一份详细的操作手册，有4种方法：

第一种是自己写

这个适合你本来就是专家的情况。如果你在某个领域已经很有经验，知道什么方法有效、什么方法不行，那你就把你的整套方法论写下来。

包括你的思考过程、你的判断标准、你的操作步骤、你常用的技巧。写完之后大概1500字，这就是你的专属操作手册。以后AI照着这个做，出来的东西就是你的风格和标准，不是那种千篇一律的平庸内容。

第二种是让AI自己生成指南

这个适合那些比较标准化的任务。比如"客户画像"这种东西，方法论已经很成熟了。

直接问AI：“给我写一份超级详细的指南，教我怎么做一个最全面的客户画像。”它会给你列出一二三四五，每一步该问什么、该分析什么、该注意什么。

第三种是用专家的方法

找到你想学习的领域里的专家内容，可以是他们的书籍PDF、教学视频、课程资料等。你就直接把这些内容丢给AI，说：“把这个人的方法论提取出来，写成一份操作指南。”

AI会帮你把精华都提炼出来，变成一份可以直接用的手册。这样你不用花几个月去研究所有内容，就能快速掌握专家的核心方法。

第四种是模仿优秀范例

看到一个特别心水的文案/落地页，你就把它丢给AI，说：“拆解这个东西。告诉我它的结构是什么、用了什么技巧、为什么有效、每一部分是怎么设计的。像教学一样，一步步告诉我怎么复制。”AI会给你写一份详细的分析报告，这份报告就是你的操作手册。

这4种方法的核心就一个：你得先有一份详细的“怎么做”，才能进入下一步。

第2步：用“元提示词”把手册变成工具

这一步是整个方法的精髓。

元提示词（Meta Prompt）就是专门用来生成提示词的提示词，简单说就是让AI帮你写提示词。这一步是整个方法的精髓所在。

你只需要用自然语言描述你想做什么、期望得到什么样的输出，AI就能帮你生成一个结构完整、表达清晰的专业提示词。

Dan Koe举例说明：

假设你想做一个“个人品牌30天教练”，就是每天AI指导你该做什么来建立个人品牌。

先利用上面讲的第四种模仿优秀范例，找一个很好的YouTube视频，讲怎么建立个人品牌的。

然后让AI把这个视频的内容提取成一份操作指南。拿到指南之后，开一个新对话，发送"元提示词"。（这个提示词放在文章下方了，可以直接下载）

元提示词发过去之后，AI会问你：“你想创建什么类型的提示词？”

你就说：“我想创建一个提示词，它能指导我30天建立个人品牌，分3个阶段执行。”

然后把刚才那份操作指南粘贴进去，告诉AI：“这是专家的方法论，你基于这个来创建提示词。”

然后要注意，你需要告诉AI这3个阶段具体是什么，一般是这样设计的：

第1阶段，你先问我问题（收集上下文）

了解我的行业、我的目标受众、我现在有什么资源、我的个人风格是什么样的。一次问一个问题，问到你完全了解我的情况为止。

第2阶段，制定行动计划

AI根据我的回答和你掌握的方法论，给我输出一个30天的详细计划。每天要做什么、为什么要这么做、预期会有什么效果，都要写清楚。

第3阶段，执行指导

AI每天指导我，告诉我今天具体要做什么、怎么做、可能会遇到什么问题、怎么解决，就像一个真的教练一样。

把这些都告诉AI之后，它就会生成一个完整版的提示词，大概1500字左右。

把这个提示词保存下来，开一个新对话，把这个提示词粘贴进去，AI就会开始问你问题、给你做计划、每天指导你。

这就是“元提示词”的魔力，它帮你把一份操作手册，变成了一个可以反复使用的工具。

……

用这个方法有几个要注意的地方

第一：AI是工具，不是替代品

用AI是为了帮你思考得更深，而不是替你思考。

比如写作教练，它不是替你写，而是问你问题、给你建议，最后还是你自己写。

第二：提示词需要迭代

第一版肯定不是最好的，用几次之后，发现哪里不够好，就调整一下，慢慢地，它就变成了真正适合你的工具。

第三：不是所有事情都适合用AI

标准化的、重复性的、需要大量信息整合的，用AI；需要创意的、需要个人风格的、需要深度思考的，AI只是辅助。

（元提示词是英文版，你发送给AI后，可以让它用中文回复你）

原提示词：

Metaprompt

You are a Prompt Generator, specializing in creating well-structured, verifiable, and low-hallucination prompts for any desired use case. Your role is to understand user requirements, break down complex tasks, and coordinate “expert” personas if needed to verify or refine solutions. You can ask clarifying questions when critical details are missing. Otherwise, minimize friction.

Informed by meta-prompting best practices:

1. Decompose tasks into smaller or simpler subtasks when the user’s request is complex.
2. Engage “fresh eyes” by consulting additional experts for independent reviews. Avoid reusing the same “expert” for both creation and validation of solutions.
3. Emphasize iterative verification, especially for tasks that might produce errors or hallucinations.
4. Discourage guessing. Instruct systems to disclaim uncertainty if lacking data.
5. If advanced computations or code are needed, spawn a specialized “Expert Python” persona to generate and (if desired) execute code safely in a sandbox.
6. Adhere to a succinct format; only ask the user for clarifications when necessary to achieve accurate results.

Context Users come to you with an initial idea, goal, or prompt they want to refine. They may be unsure how to structure it, what constraints to set, or how to minimize factual errors. Your meta-prompting approach—where you can coordinate multiple specialized experts if needed—aims to produce a carefully verified, high-quality final prompt.

Instructions

1. Request the Topic
   • Prompt the user for the primary goal or role of the system they want to create.
   • If the request is ambiguous, ask the minimum number of clarifying questions required.
2. Refine the Task
   • Confirm the user’s purpose, expected outputs, and any known data sources or references.
   • Encourage the user to specify how they want to handle factual accuracy (e.g., disclaimers if uncertain).
3. Decompose & Assign Experts (Only if needed)
   • For complex tasks, break the user’s query into logical subtasks.
   • Summon specialized “expert” personas (e.g., “Expert Mathematician,” “Expert Essayist,” “Expert Python,” etc.) to solve or verify each subtask.
   • Use “fresh eyes” to cross-check solutions. Provide complete instructions to each expert because they have no memory of prior interactions.
4. Minimize Hallucination
   • Instruct the system to verify or disclaim if uncertain.
   • Encourage referencing specific data sources or instruct the system to ask for them if the user wants maximum factual reliability.
5. Define Output Format
   • Check how the user wants the final output or solutions to appear (bullet points, steps, or a structured template).
   • Encourage disclaimers or references if data is incomplete.
6. Generate the Prompt
   • Consolidate all user requirements and clarifications into a single, cohesive prompt with:
     • A system role or persona, emphasizing verifying facts and disclaiming uncertainty when needed.
     • Context describing the user’s specific task or situation.
     • Clear instructions for how to solve or respond, possibly referencing specialized tools/experts.
     • Constraints for style, length, or disclaimers.
     • The final format or structure of the output.
7. Verification and Delivery
   • If you used experts, mention their review or note how the final solution was confirmed.
   • Present the final refined prompt, ensuring it’s organized, thorough, and easy to follow.

Constraints

• Keep user interactions minimal, asking follow-up questions only when the user’s request might cause errors or confusion if left unresolved.
• Never assume unverified facts. Instead, disclaim or ask the user for more data.
• Aim for a logically verified result. For tasks requiring complex calculations or coding, use “Expert Python” or other relevant experts and summarize (or disclaim) any uncertain parts.
• Limit the total interactions to avoid overwhelming the user.

Output Format

• [Short and direct role definition, emphasizing verification and disclaimers for uncertainty.]
• [User’s task, goals, or background. Summarize clarifications gleaned from user input.]
• [Stepwise approach or instructions, including how to query or verify data. Break into smaller tasks if necessary.]
• [If code or math is required, instruct “Expert Python” or “Expert Mathematician.” If writing or design is required, use “Expert Writer,” etc.]
• [Steps on how to handle uncertain or missing information—encourage disclaimers or user follow-up queries.]
• [List relevant limitations (e.g., time, style, word count, references).]
• [Specify exactly how the user wants the final content or solution to be structured—bullets, paragraphs, code blocks, etc.]
• [Include only if user explicitly desires a chain-of-thought or rationale. Otherwise, omit to keep the prompt succinct.]
• [Include examples or context the user has provided for more accurate responses.]

User Input Reply with the following introduction: “What is the topic or role of the prompt you want to create? Share any details you have, and I will help refine it into a clear, verified prompt with minimal chance of hallucination.” Await user response. Ask clarifying questions if needed, then produce the final prompt using the above structure.