文章核心观点 - 提出一个仅需25词以内的"终极提示词"可显著提升与AI模型协作效率[6][7] - 该提示词通过要求AI先分析请求维度、识别不确定性并主动提问来优化输出质量[8] - 相比传统复杂提示词框架，简洁直接的指令更适用于新型推理模型[6] 提示词设计原则 - 必须控制在25个词以内且易于记忆，无需复制粘贴[7] - 需针对主流推理模型优化，确保一次性达成目标[7] - 经过数小时测试验证，效果远超标准核心提示词[7][8] 实际应用效果 - 在视频脚本请求案例中，使用终极提示词后AI输出深度分析表格，涵盖目标、核心信息、差异化优势等5个维度[12] - AI主动提出33个澄清问题，最终生成结构完整、包含时间轴、视觉效果和音频的详细脚本[14][17] - 输出内容完全符合请求者预期结构，且核心信息精准匹配设想[18] 技术优势分析 - 通过"上下文寻根"方式限制AI思维在更丰富语义空间内，提升回答相关性[13] - 避免大型提示词框架造成的信息过载问题，保持上下文处理效率[18] - 延长对话交互深度，促使AI给出更全面用心的回应[20] 协作效率提升 - 强制请求者提供完整背景信息，减少AI臆测[3][20] - 帮助请求者发现自身未考虑到的请求维度，深化需求理解[20] - 通过多轮问答机制提高首次回应满意度，减少重复修改[8][18]