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我们总是希望一次性给AI写出完美指令，但这样做真的对吗？
经过大量实践，我发现了一个有趣的现象：那些试图用复杂指令一步到位的人，往往错过了AI最有价值的创造性输出。相反，从宽泛主题开始，让AI自由发挥后再逐步聚焦的方法，反而能产出更令人惊喜的结果。
这套方法论我称之为”橘子树模型”——从播种到结果，从发散到收敛的完整流程。
你有没有发现，很多人在使用AI时都有一个共同的困惑：明明给了很详细的指令，为什么AI的回答总是差强人意？或者反过来，有时候随便问一句，AI却能给出让人眼前一亮的答案？
这背后其实隐藏着一个关键问题：我们究竟应该如何与AI沟通？
大多数人初接触AI时，总想着要给出”完美”且复杂的指令，期望一步到位。这就好比你面对一位才华横溢的画家，如果你一开始就给他一张精确到毫米的施工蓝图，要求他依葫芦画瓢，那么你得到的很可能只是一幅匠气十足的复制品。但如果你先给他一个主题，比如”未来的城市”，让他自由挥洒，你或许会收获一片充满奇思妙想的星空。
AI，尤其是大型语言模型，在某种程度上也与这位画家相似。
为什么”宽泛起手”反而更有效？
咱们先来理解一个核心观点：初期给予AI足够的探索空间，避免过早、过细的约束。
写好提示词的核心，是先把需求讲透，再把想让AI遵循的脚手架说明白。别搞成PUA，非得一步步操控它。主流AI模型的’智商’表现，已经达到了与我相当的水平——当然，这或许只是我个人一厢情愿的对比，但在知识的广度与深度上，AI则远超任何个体。
这正是我们首先需要进行发散探索的关键原因。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。
当我们用一个宽泛的主题或场景去”撩拨”AI时，我们实际上是在邀请它调动其庞大的知识库与模式识别能力，进行一次创造性的”联想风暴”。在这个过程中，AI可能会揭示意想不到的视角，生成多样化的初始素材，甚至暴露理解的微妙之处，为后续的精确引导提供线索。
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。
当然，我们也不应将提示词的作用无限夸大，甚至将其视为某种”玄学”。如果你听到”一行咒语就能让模型升级换代”，不妨保持一份审慎的好奇。学习其可取之处固然重要，但无需盲目膜拜。面对那些过于夸张的吹捧，我们都不妨先冷静观察，再做判断。
业界怎么看这个问题？
我提出的这种”先宽泛后聚焦”的思路，并非孤立的个人感悟。它与当前Prompt Engineering领域的一些核心理念不谋而合。
比如吴恩达提出的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”的精神一致，即信任并利用模型的能力，避免过度指定。
还有业界普遍认同的Iterative Refinement，迭代优化，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，正是我要介绍的方法论的核心。
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。这为我们先”播种”、”发散”，后”剪枝”、”合成”提供了理论上的呼应。
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。
从理念到实践：橘子树模型
基于上述理念，并结合我多年的实践经验，我提炼出了一套名为橘子树模型的四阶段提示工程方法论。这个模型的名字，意在描绘一个从播种到结果，再到筛选和享用的完整过程。它强调的是一种结构化、清晰化的互动，而非依赖技巧性的”咒语”。
橘子树模型包含四个步骤：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（用精细约束把选中橘子榨成果汁）。
好，我们来逐一分析这四个阶段。
第一阶段，Cast a wide net，先抛”核心主题”种子。
此阶段的核心是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，而非直接要求模型给出多条独立的想法。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。比如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：”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。
关键是保持耐心，允许AI给出初步的、可能不完美但富有启发性的回应。
第二阶段，Orange-split divergence，让AI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'”。
具体怎么做呢？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。比如，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。
第三阶段，Rate & prune，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。
第四阶段，Exact synthesis，用精细约束把选中橘子榨成果汁。
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。
什么时候该宽泛，什么时候该收束？
橘子树模型虽然强调从宽泛开始，但这并非意味着所有场景都应无限发散。”何时宽泛，何时收束”是一个需要根据任务性质权衡的问题。
我们可以用一个简单的思路来理解：高创造性需求的任务，比如创意写作、头脑风暴、艺术概念生成，更适合在橘子树模型的早期投入更多时间，鼓励AI大胆发散，探索更多可能性。而低创造性需求但高合规性要求的任务，比如法律条款撰写、代码生成、标准操作流程文档，则需要在早期就引入更明确的约束，或者在后期进行更严格的筛选和精确化。甚至可以直接从一个相对具体的提示开始。
适度的约束可以提升创造性，而过度约束或约束不足都会削弱创造性。这启示我们，橘子树模型中”逐步加栅栏”的过程，即从宽泛到逐步增加约束，恰恰是在寻找那个创造力的”甜点区”。
一个简化的实战案例
让我们通过一个案例，看看橘子树模型如何运作。假设我们的目标是撰写一篇关于未来办公形态的深度分析文章。
第一步，Cast a wide net。我的Prompt是：”你是一位洞察力敏锐的趋势分析师，请畅想一下未来十年，科技将如何从根本上重塑我们的办公方式和工作理念？”AI可能初步回应，提及远程协作、AI助手、元宇宙办公、技能需求变化等多个方向。
第二步，Orange-split divergence。我分析AI回应并记录亮点，发现AI提及的”个性化AI导师对员工技能提升的颠覆性影响”和”基于区块链的去中心化项目管理”这两个点特别有新意。然后我进行聚焦提问，针对AI导师：”针对’个性化AI导师’，请详细阐述它如何帮助不同岗位的员工实现技能的持续迭代和职业发展？并分析可能面临的伦理挑战。”AI针对这些”橘子”分别给出更详细的阐述。
第三步，Rate & prune。我设定评估原则：观点深度、前瞻性、论证充分性、是否真正解决问题或带来新启发。经过筛选，我发现AI关于”个性化AI导师”的论述更为成熟且案例丰富，而”去中心化项目管理”的描述略显空泛。我决定重点保留前者，并将后者的核心思想作为辅助论点融入。
第四步，Exact synthesis。我的整合Prompt是：”请以’AI导师如何赋能未来个体与组织进化’为核心主题，结合’工作流程透明化’的趋势，撰写一篇1200字左右的分析报告。要求结构清晰，案例翔实，语言风格为商业杂志特稿，面向企业管理者和HR专业人士。”AI生成初稿，我再进行人工润色和调整，最终形成一篇高质量的文章。
通过这个流程，我们从一个宽泛的设想出发，逐步聚焦，最终产出了一个既有深度又不乏创见的成果。
与AI共创的本质
我所倡导的”先宽泛后聚焦”的Prompt Engineering理念，以及由此衍生的橘子树模型，为我们提供了一种与AI高效协作、共同创造的有效路径。它提醒我们，不要将AI仅仅视为一个指令执行工具，更要看到它作为”创意伙伴”的潜力。
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。
这不仅是一种技术方法，更是一种与智能时代共处的智慧。掌握了这门”对话的艺术”，我们就能更好地驾驭AI这一强大引擎，让它为我们的工作与生活注入源源不断的灵感与价值。
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。
