从满意成品反推 Prompt

这套方法解决什么问题

直接从需求写 Prompt 容易陷入"想到什么写什么"，输出的 Prompt 既冗长又难复用。"从满意成品反推 Prompt"主张先用 Prompt 在真实场景里跑出满意输出，再回头整理成可交给别人的版本，把"能用"沉淀为"可复用"。

怎么做

1. 在自己的真实工作场景中先用一版临时 Prompt 跑出满意输出。
2. 对照满意输出，拆解哪些指令真正影响了结果（如姓名白名单、固定输出结构、不确定信息标注）。
3. 把这些有效约束写成显式指令，去掉临时场景里多余的限制。
4. 用一段示例输出对齐风格，让被复用者一眼看懂。
5. 交给同事或未来的自己使用，收集反馈后再迭代。
6. 文档化保留 Prompt 版本与适用边界，避免变成无人维护的"黑盒"。

适用场景

• 个人已经靠 AI 完成某项重复工作，希望把经验沉淀给团队或未来的自己。
• 现有 Prompt 写得越来越长，每次都要手动删改才能用。
• 需要把"知道怎么做"显式化，方便他人复用或接手。

来源直接表达的限制

• 作者原文以自述形式表达该路径，未提供迭代周期或版本管理规范。
• 反推出的 Prompt 可能对作者所在组织语境有强依赖，需要在新场景下重新校验。
• 与 规则固化-脚本-模板三层封装法（shiyafan）相比，本方法沉淀在 Prompt 文本中，而不是封装进可执行 Skill；适用场景不同，载体也不同。

与其他方法的关系

• 与 规则固化-脚本-模板三层封装法 共同构成"个人规则沉淀"的两种载体：一种是 Prompt 文本，一种是 Skill。
• 沉淀出的 Prompt 通常会包含 与会者姓名白名单纠错、不确定信息显式标记 等具体方法单元。
• 与 自然语言原位编辑工作簿 共享"把领域内上下文显式注入"的思路。

来源

• SRC-WORK-005：方格子 Vocus，YT，《为了教同事用 AI 做会议记录，我写了个会议记录 Prompt》，2025-08-14。