在与 AI 协作的过程中，我们常面临一个痛点：如何让 AI 真正理解并产出我们期望的高质量内容？许多人倾向于一次性给出详尽指令，却往往事与愿违。本文将介绍一种名为“橘子树模型”的创新提示词方法，它倡导从宽泛主题开始，通过迭代和精炼，有效激发 AI 的创造力，最终产出令人惊喜的成果。
本文将深入探讨橘子树模型的理论基础、操作步骤及其在不同场景下的应用。
为什么宽泛起手能激发 AI 的创造力？
在与大型语言模型（LLM）的交互中，我们常常陷入一个误区：试图通过极度具体的指令来“控制” AI 的输出。然而，这种做法往往限制了 AI 的潜能。正如一位才华横溢的画家，若你只给他精确的施工蓝图，他只能画出匠气十足的复制品；但若你给他一个宽泛的主题，他则可能挥洒出充满奇思妙想的星空。AI 亦然，它并非仅仅是一个执行工具，更是一个潜在的“创意伙伴”。
让 AI 在宽泛的语境下进行自由探索，能够有效激发其内在的创造性联想和模式识别能力。
理论基础
当我们以宽泛的主题作为起点时，我们实际上是在邀请 AI 调动其庞大的知识库和强大的模式识别能力，进行一场“联想风暴”。这与人类的创造性思维过程有异曲同工之妙，即从一个核心概念出发，进行发散性思考，探索各种可能性，最终再收敛到具体解决方案。
AI 模型，尤其是大型语言模型，其“智商”在知识广度和深度上远超个体。当给予它足够的自由发挥空间时，它能揭示我们自身视野之外的潜在创新连接点和未曾触及的知识领域。这种“宽泛起手”的策略，旨在主动利用 AI 远超个体的知识广度与深度，去发掘那些我们自身视野之外的、潜在的创新连接点与未曾触及的知识领域。只有先给足 AI 奔跑的空间，我们才能捕获那些珍贵的灵感火花。
业界共识
“宽泛起手，逐步聚焦”的理念并非个人独创，它与当前 Prompt Engineering 领域的一些核心理念不谋而合。例如，吴恩达提出的 Lazy Prompting（惰性提示）鼓励用户先提供最少信息，让模型自我推理，仅在必要时追加细节。这与“宽泛起手”的精神高度一致，即信任并利用模型的能力，避免过度指定。
此外，业界普遍认同的 Iterative Refinement（迭代优化）也印证了这一思路：从粗略提示开始，通过多轮反馈和修改逐步打磨，优于一次性构建完美提示。这种“从粗到细”的迭代精神是橘子树模型的核心。一些学术研究将提示工程视为一个“探索-收敛”的两阶段过程：早期最大化信息增益，后期则优化解决方案。这些理念共同揭示了与 AI 协作获取高质量、创新性成果的内在规律：真正的突破往往孕育于迭代式的探索，而非一次性的完美指令。
创造性探索
在实际操作中，如果一开始就对 AI 施加过多的限制和约束，它可能会被束缚手脚，难以展现其真正的创造力。相反，一个宽泛的初始提示，能够让 AI 在其巨大的参数空间中自由探索，生成多样化的初始素材。这些素材可能包含一些“意外之喜”，即那些我们从未预料到但却极具启发性的观点。
“GPT 是你符号意图的反映——它不会自行生成意义；它遵循你给它的形状。所以起点不是打字——而是澄清。你必须坐下来思考问题，并将其简化为最纯粹的形式：关注的对象是什么，涉及的术语是什么，以及你需要解决什么？”——OpenAI 社区成员
这种创造性探索，正是我们寻求创新和突破的关键。通过观察 AI 的初步回应，我们可以发现其对问题的不同理解角度，甚至暴露出一些我们自身思维的盲点，为后续的精确引导提供宝贵的线索。
橘子树模型的四个步骤解析
橘子树模型提供了一个从发散到收敛的完整流程，旨在最大化 AI 的创造力并最终产出高质量的成果。它包含四个核心步骤：Cast a wide net（先抛“核心主题”种子）、Orange-split divergence（让 AI 结出多颗思路“橘子”）、Rate & prune（依据洞察与目标剪枝）、Exact synthesis（用精细约束榨成果汁）。
先抛核心主题种子
这一阶段是整个模型的起点，旨在通过设定一个宽泛的场景、角色或核心主题来启动与 AI 的对话。其目标是触发模型的自主发散能力，让它基于最少但足够的信息进行初步的探索和演绎，如同播下一颗种子，期待它生根发芽。
关键在于清晰地阐述你的核心意图和角色设定，为 AI 的理解打下坚实基础。例如，可以提供一个开放式的问题、一个宏大的背景，或者赋予 AI 一个特定的角色。例如，Prompt 可以是：“你是一名趋势分析师，聊聊未来办公形态。”这一步与 Lazy Prompting 的初始策略高度一致，都是用简洁、宽泛的提示激发模型的内在推理和创造力，将发挥空间留给模型。这里的“抛种子”并非指让模型立刻并行输出多个答案，而是为后续的“结出橘子”提供一个富饶的土壤。
结出多颗思路橘子
当 AI 基于初始的“种子”给出回应后，如同橘子树从主干向上生长后自然分化出多个主要枝干，我们要引导 AI 将初步的核心想法进行发散性延展，围绕核心生发出若干个清晰、具体的思路方向，即让树上“结出多颗饱满的思路‘橘子’”。
具体做法是，首先记录亮点。从 AI 的第一轮回应中，找出那些“最意外”、“最相关”或“最具潜力”的观点。例如，让模型列出 10-15 条，并标注“最意外”与“最可落地”的。然后，聚焦提问。将这些亮点转化为具体的、探索性的后续提示，引导 AI 就每个“橘子”进行更深入的思考或内容生成。例如，将亮点转换为 3-5 个具体的 follow-up prompt，逐一深挖。此阶段的探索既可以串行，一次深入一个“橘子”，也可以并行，同时让模型就多个“橘子”分别阐述。关键在于系统性地扩展初始思路，让树上结满果实。
依据洞察与目标剪枝
橘子树结果之后，并非所有的果实都是我们想要的。此时，关键在于运用你的专业洞察和对最终目标的清晰理解，对这些“思路橘子”进行评估和筛选，保留最有价值的部分。这更多地依赖你对“什么才是好内容”的直觉判断和经验。这个想法是否真的有新意？它是否切中了问题的要害？它是否具有实际可行性，或者能引发更深层次的思考？
具体操作上，要回顾初心，对照你最初的目标和核心需求，判断哪些思路与之最契合。要寻找惊喜，留意那些让你“眼前一亮”的、超越预期的观点。要考虑可行性，从实际应用的角度出发，评估哪些想法更易于落地或更具启发价值。最重要的是，要果断取舍，去除那些明显偏离主题、质量不高、缺乏新意或不符合要求的“橘子”，确保后续的精力聚焦在真正有价值的精华上。适度的筛选是保证最终成果质量和独特性的必要环节。没有经过审慎的评估和修剪，再多的创意也可能只是一堆不成体系的散点。
用精细约束榨成果汁
这是将筛选后的优质“橘子”进行整合、提炼，并施加最终约束，形成高度符合目标的成品，如同将精选的橘子榨成纯正果汁的阶段。这一步的精确约束，更像是为 AI 的输出搭建清晰、实用的“脚手架”，明确结果的边界和形态。
具体做法是，整合精华，将不同“橘子”中的亮点内容有机地组织和融合起来。施加精确约束，此时加入对格式、语气、风格、字数、目标受众等硬性要求。例如，“合并答案，追加格式/语气/字数等硬约束，生成最终稿。”最后进行润色定稿，进行最后的审查和微调，确保表达流畅、逻辑清晰。目标是从“画家”的自由挥洒，转变为“工程师”的精确构建，产出既有创意火花，又能直接应用的最终成果。橘子树模型提供了一个动态的、可循环的框架。在任何一步，如果发现偏离预期，都可以回溯或调整，这体现了迭代优化的精髓。
从理念到实践：有效的提示词构建技巧
橘子树模型为我们提供了一个宏观的框架，而要将这一框架有效落地，还需要掌握一些具体的提示词构建技巧。这些技巧能够帮助我们更好地与 AI 协作，确保在发散和收敛过程中都能获得高质量的输出。
详细描述与关键字
在橘子树模型的“先抛核心主题种子”和“用精细约束榨成果汁”阶段，详细的描述和强有力的关键字是至关重要的。在初始阶段，虽然强调宽泛，但核心主题的描述仍需清晰，避免过于模糊导致 AI 无法理解意图。例如，在 Stable Diffusion 等 AI 图像生成工具中，详细具体的描述和强有力的关键字是制作有效提示的关键。
“由于 AI 无法直接读取你的思维，它依赖于你提供的文本提示来理解你的创作意图。因此，你需要尽可能地提供详尽的信息，以便 AI 能够准确地构建图像。”——《Stable diffusion 初学者指南》
例如，如果希望生成“姜饼屋”的图像，可以给出“gingerbread house, diorama, in focus, white background, toast, crunch cereal”这样的提示，其中包含了主题、风格、焦点、背景和额外元素等信息。在最终收敛阶段，精确约束则更需要使用具体、量化的描述，包括格式、语气、字数、目标受众等，确保 AI 产出的内容符合最终要求。
迭代反馈与调整
橘子树模型的核心在于其迭代性。每一次 AI 的输出，都应被视为一个反馈点，而非最终答案。在“结出多颗思路橘子”和“依据洞察与目标剪枝”阶段，我们需要不断地根据 AI 的回应进行调整和优化。
这种迭代过程类似于软件开发中的敏捷方法，通过小步快跑，不断试错和修正，最终达到目标。当 AI 的回答不尽如人意时，不应直接放弃，而是应该分析其偏离预期的原因，并通过调整提示词、增加上下文信息或改变提问方式来引导 AI 走向正确的方向。例如，如果 AI 的答案过于宽泛，可以要求它“请详细阐述其中的三个关键点”；如果答案偏离主题，可以提醒它“请围绕我们最初设定的核心主题”。这种持续的反馈和调整，是与 AI 建立高效协作关系的关键。
角色扮演与思维导图
为了更好地引导 AI 的输出，可以采用角色扮演（Role-Play）和思维导图（Tree-of-Thought）等高级提示技巧。在橘子树模型的“先抛核心主题种子”阶段，为 AI 设定一个明确的角色，能够极大地影响其思考和回应风格。例如，将其设定为“战略问题解决者和顾问”，能够使其产出更具深度的分析和解决方案。
“Tree-of-Thought Prompting 模仿了战略顾问的结构化思维过程。它提示 LLM 扮演一个擅长生成多样化解决方案、严格评估它们并推荐最有前景的行动方案的问题解决者。”——《Tree-of-Thought Prompting》
这种方法鼓励 AI 进行发散性思维（Divergent Thinking），通过逆向假设、借鉴其他领域、考虑极端场景等方式来生成创新解决方案。在“结出多颗思路橘子”阶段，可以要求 AI 列出不同视角的观点，例如从客户、工程师、营销人员等角度进行思考。在“依据洞察与目标剪枝”阶段，可以要求 AI 对其提出的解决方案进行详细分析，包括优缺点、资源需求、风险和潜在场景等，从而帮助我们更好地进行评估和选择。
橘子树模型在不同场景下的应用
橘子树模型并非只适用于单一场景，其“宽泛起手，逐步聚焦”的理念使其在多种 AI 协作任务中都能发挥巨大作用，从而提升效率和产出质量。
创意写作与头脑风暴
在创意写作领域，橘子树模型能够帮助我们打破思维定式，生成新颖的故事情节、人物设定或文章主题。
例如，在撰写一篇科幻小说时，可以先抛出一个宽泛的“种子”：“请构思一个未来世界，人类与 AI 共存，但 AI 拥有情感。” AI 可能会回应多种可能性，如 AI 情感导致社会冲突、AI 情感促进艺术发展、AI 情感引发哲学思考等。接着，我们可以针对其中一个“橘子”进行深挖，例如：“请详细描述 AI 情感如何影响人类的艺术创作，并给出三个具体案例。”通过迭代和剪枝，最终可以形成一篇结构完整、富有创意的科幻短篇。
在头脑风暴中，橘子树模型同样适用。一个团队可以先向 AI 提出一个宽泛的问题，如“如何提升公司产品的用户参与度？” AI 会提供多种思路，包括游戏化、社交功能、个性化推荐等。团队可以根据这些思路进行讨论和筛选，并针对选定的方向要求 AI 进一步细化，例如：“请为‘游戏化’策略设计三个具体的实施方案，并考虑其潜在风险。”这有助于团队在短时间内生成大量高质量的创意。
技术文档与流程优化
橘子树模型不仅适用于创意类任务，在技术文档撰写和流程优化等严谨领域也能发挥作用。
例如，在撰写一个软件项目的技术文档时，可以先要求 AI 概述项目的主要模块和功能，作为“种子”。AI 会提供一个初步的结构。接着，针对每个模块，可以要求 AI 详细阐述其设计思路、技术选型和实现细节，形成多个“橘子”。在剪枝阶段，我们可以根据项目的实际需求和规范，筛选出最符合要求的描述，并剔除不必要的冗余信息。最后，在榨成果汁阶段，可以要求 AI 按照特定的文档格式、语言风格和受众群体，整合所有信息，生成最终的技术规范文档。
在流程优化方面，橘子树模型可以帮助企业识别并改进现有工作流程中的瓶颈。例如，可以向 AI 提出一个宽泛的问题：“如何优化客户服务流程以提升满意度？” AI 可能会从多个角度提出建议，如自动化回复、提升客服人员技能、引入 AI 助手等。企业可以根据这些建议进行评估和选择，并针对选定的方案要求 AI 进一步细化实施步骤、所需资源和预期效果。这种迭代优化能够帮助企业逐步完善其运营流程，提升效率。
AI 图像生成与设计
在 AI 图像生成领域，橘子树模型同样具有指导意义。例如，在使用 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具进行图像创作时，可以先从一个宽泛的概念开始，例如：“描绘一个未来城市景观。” AI 会生成多张不同风格和构图的图像，作为“橘子”。
创作者可以从中选择最符合自己想象力的几张，并针对这些图像进行更精细的描述，例如：“将这张未来城市景观的风格调整为赛博朋克，并增加霓虹灯效果和飞行汽车。”通过不断地迭代和调整提示词，包括详细描述、关键字、CFG 刻度、采样步骤和种子值等参数，直到生成满意的作品。这种方法避免了从一开始就陷入细节的泥沼，允许 AI 在初期提供更多元的视觉灵感，随后再进行精确的控制和风格化。
在设计领域，无论是 UI/UX 设计、产品原型设计还是平面设计，橘子树模型都可以帮助设计师在早期探索更多可能性。例如，在设计一个新产品的用户界面时，可以先要求 AI 构思多种布局风格和交互模式，再根据用户反馈和设计原则进行筛选和细化，最终形成一个既有创意又符合用户体验的设计方案。
结论
橘子树模型，作为一种“宽泛起手，逐步聚焦”的创新提示词方法，为我们提供了与 AI 高效协作的有效路径。它提醒我们，AI 不仅仅是一个指令执行工具，更是一个极具潜力的“创意伙伴”。通过初期给予 AI 信任和空间，让其自由探索；中期进行系统性的发散、评估和剪枝；后期再施以精确的引导和约束，我们便能最大程度地结合人类的洞察力与 AI 的计算力、联想力，共同抵达那些单凭一方难以企及的创新高地。
这种方法论的价值在于，它将与 AI 的交互从简单的“提问-回答”转变为一种动态的、迭代的“共创”过程。它不仅提升了 AI 输出内容的质量和创新性，更重要的是，它培养了一种与智能时代共处的智慧——一种能够驾驭 AI 强大能力，并将其转化为自身杠杆的思维模式。未来已来，而驾驭 AI 进行创造的能力，其核心并非掌握某种固定的指令秘籍，而是培养一种与智能体共同探索、迭代演进的思维模式。让我们从一个“宽泛的梦想”开始，与 AI 携手，在逐步“精确地创造”中，不断拓展我们自身与 AI 协作的边界。
参考文献
- Conversations with AI: The Art of Iterative Prompting
- Become a Prompt Wizard by Thinking Like I Try to Think – Prompting – OpenAI Developer Community
- Stable diffusion 初学者指南- flydean – 博客园
- 2024 Ready-to-Use Best Practices for Prompting AI
- Tree-of-Thought Prompting — Lewis C. Lin
- 橘子树模型：与 AI 高效协作的创新提示词方法
