指令的技艺
指令的技艺
先说句实话。我上个月写的那篇文章，是用 Claude 一起完成的。这篇也一样。注意，不是让 Claude 替我写，而是和 Claude 一起写——这两个词的差别，恰好就是我想聊的事情。
这两篇文章都用到了"指令"——我自己写的、还在不断调整的一套规则。写这些指令的过程挺有意思：我得回头看自己过去写过的东西，搞清楚"我写作时到底有哪些习惯"。比如句子长短的节奏感、时间线上跳来跳去的手法、还有在大概念和小细节之间来回切换的方式。指令就像一份说明书，告诉 Claude"我希望文章组织成什么样子"。想法和素材是我的——来自我的生活经验和专业积累。为了这篇文章，我们前前后后改了十一版才定稿。大部分句子我都重新写过，但也不是每句都改。
这里面真正厉害的，不是 AI 吐出来的那些字，而是指令本身——那份你给 AI 的"操作手册"。
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1977 年，有位叫 Christopher Alexander 的建筑师出了一本书叫《建筑模式语言》。书里列了 253 种"模式"——从一整片区域该怎么规划，到一个门把手该怎么安，都有。每种模式说的是同一件事：这里有个反复出现的问题，这是解决它的核心思路。比如"模式 159：每个房间要有两面墙有窗户"、“模式 88：街头咖啡馆”、“模式 252：聚光灯效果”。这些模式很具体、经过验证、有章可循。它们给你的是一套体系。
但 Alexander 真正感兴趣的不是这套体系本身。他在乎的是他说的"无名的品质"——一种说不清道不明的东西。当你把模式用好了，这种品质就会自然出现。但它没法被还原成逻辑或公式。他试了一个又一个词想把它说明白，没一个到位。这东西你只能感受到，说不出来。
打个比方：一道菜的食谱你可以写得很详细，但"好不好吃"这件事，不在食谱里。
我在宾夕法尼亚大学读的就是这类方向——建筑历史和理论。整天琢磨"设计理念怎么变成建筑，建筑里的生活又是怎么回事"之间的关系。我的毕业论文研究了一个很有意思的现象：三本经典的城市规划著作，分析的是同一座城市，却得出了三种完全不同的结论——因为每本书对"什么才是自然的"有不同的假设。你带进问题里的那个底层假设，会决定你后面看到的一切。
这种"体系很重要，但体系之外还有更重要的东西"的张力，一直跟着我。模式是骨架，模式来自经验的提炼。但让一个空间——或者任何人造的东西——真正有生命力的那一点什么，是模式促成的，却不在模式里面。
二十年后，我在一个完全不同的领域发现了同样的道理——就在我们写给 AI 的那些指令当中。
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我以前写了很多东西。成堆的文章，可能没几个人读过。但那些写作磨出了一些东西——我把零散想法编织到一起的能力、我写长句子的感觉、还有那种"这句话到位了"的直觉。
后来生活把我淹没了。做了大约八年建筑设计，最近十来年又转行做产品设计，还生了两个娃。日常基本上就是在公司里扮演各种角色、给孩子做 K-pop 风格的发型、花大把时间跟工程师聊技术细节（然后想办法翻译成用户能理解的东西）、把营养餐端上桌然后看着它被嫌弃……在这一地鸡毛中间，我脑子里还是有些想法，很想好好用文字表达出来。我怀念以前在图书馆里、面对一堆书安安静静写文章的时光。但那种时间早就没了。写作这件事，基本上被搁置了。
于是我做了个实验。我找出自己以前写得好的文章——那些我还有时间精雕细琢时写的东西——喂给了 Claude。不是让它帮我写新文章，而是让它分析：我的写作到底有哪些特征？这是我当时写的提示词：
我希望你看看我写的这些文章，分析一下我用了哪些写作手法，然后为这个项目创建一套写作指令。我之后要写好几篇文章，希望它们读起来像我写的，用到我在这些旧文章中展现过的技巧。
Claude 找出了什么呢？我喜欢把句子写得长短不一。（大惊小怪对吧？）我喜欢在时间线上大幅跳跃——前脚还在聊四万年前的洞穴壁画，后脚就跳到了当代韩国装置艺术家梁慧圭的作品。我用"/“来分隔段落而不是小标题。我习惯把列表嵌在正文里而不是用圆点列出来。还有那些长破折号——在工作中，它总被同事吐槽"别这么写”，但在我自己的文章里，它反倒成了一种风格标签。
这些发现加在一起，就成了一套专属于我的"写作配方"。
为什么我说它就像 Alexander 的"模式语言"？因为这些配方确实符合他的描述：一组针对"怎么表达"这个老问题的、反复验证过的解决方案。每一条都够具体，用起来有方向感；又够灵活，可以组合出无限变化。不是固定模板，不是僵化公式，而是一种"语言"——你用它来构建作品，哪怕不是你一个人在写，出来的东西依然带你的味道。
这种"把直觉变成明确指令"的转变，在设计圈子里越来越多人在经历。UX Collective 上有一篇 Paz Perez 写的关于提示词的文章，说得很好：提示词不是什么"哄 AI 听话的小技巧"，而是设计师表达意图的新方式。她说"有效的沟通，跟人还是跟机器，都得看上下文"。她说的不只是"怎么把提示词格式写对"，而是一件更深层的事：我们平时靠直觉、判断力和品味做事，这些东西一直藏在心里，现在得想办法把它说出来。
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这个过程改变了一些东西。不是说 Claude 现在"写得跟我一模一样"——没那回事。而是说，通过这个过程，我第一次真正看清了自己的写作手法。我能看到自己做了什么动作，能给每个动作起个名字。
Alexander 觉得，不应该只有建筑师才懂这些"模式"，普通人也该懂。他去剑桥面试建筑系主任的时候，人家问他上任后第一个聘谁，他说：“一个木匠。“面试官追问：“哪位大建筑师？“他不松口。那木匠之后呢？“一个石匠。"——结果可想而知，他没拿到那个职位。
他的意思说穿了很简单：干活的人应该理解自己在用什么方法干活。这种知识不该被少数专家垄断，应该属于每一个建造者和使用者。
当我把自己的写作模式提取出来时，就是这个道理。以前那些"感觉"一直锁在直觉里，现在变成了我能拿出来看、拿出来改的东西。所以这些指令不只是写给 Claude 的。它们是写给我自己的——就像一面镜子，让你看清自己这些年积累了什么本事。
有个叫 Michael Polanyi 的哲学家说过一句话特别贴切：“我们知道的，比我们说得出来的多得多。“他的意思是，人类大部分精妙的技能都是"隐性"的——融化在身体的习惯里、直觉里，很难用语言完全描述。给 AI 写指令这件事厉害的地方就在这里：它强迫你把这些说不出来的东西说出来。如果你不把自己的经验和判断变成清晰的文字，AI 产出的东西就会"看着挺好，但总觉得少了点什么”——及格但空洞。你不得不把你知道的东西告诉它。
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我现在的写作流程说实话挺混乱的，但重点是——它在运转。每天我都是家里第一个起来的，趁孩子们还没完全醒，我就开始说话——用语音输入软件 Wispr Flow，一边做早饭、装午餐盒，一边把想法口述到手机的 Google 文档里。这种方式让我的文字带有一种说话的感觉，比正正经经坐下来打字写出来的东西反而更好。然后我把这些碎片片段搬到 Claude 的项目空间里——我的写作指令就存在那里面，还有一些旧文章作为参考——我们你来我往地打磨。Claude 出一稿，我改、删、加东西、在 Google 文档里重写一遍，再发回去。来来回回。AI 帮我搭架子，我来一砖一瓦地砌。
我想说清楚：这不是那种"AI 一键生成"的水货。我希望你在读的过程中能感受到差别。
语言本身就是一种技术。我们容易忘记这一点，因为我们一出生就在用它。但它确实是人类发明过的最古老、也最精巧的工具之一——而且有些人用得比我好太多。我拼写很烂，标点全凭感觉，算不上规范。但我知道一篇文章我想要它读起来什么感觉，想要它给人什么印象。而 AI 语言模型不是什么魔法。它本质上就是"人类语言的大规模压缩版”——几十亿人写过的文字，被神经网络提炼成一堆数学参数，学会了"语言跟随语言的规律”，学习的规模是单个人一辈子也做不到的。当我用从自己写作中提炼出来的指令去引导它时，我并没有把"我的声音"外包出去。我只是在借这个史上最大的"规律识别引擎”，帮我更好地执行我自己本来就有的那些写作习惯——有时候我一个人写不到位，但那些习惯是我的。
指令捕捉的就是这个东西。不是死规则，而是一种感觉、一种审美倾向。模式是骨架；当骨架搭得好的时候，长出来的——就是那个说不出名字的"好”。
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最近我听了一期 Hard Fork 播客，讲的是用 AI 写言情小说的事。《纽约时报》记者 Alexandra Alter 谈到一个现象：AI 辅助写的书越来越多，一个问题变得特别明显——如果你不给非常具体的指令，写出来的东西一看就是 AI 味儿。AI 有些"默认习惯”，你不指挥它，它就会自动用那些套路。它在写人类情感、写那种"慢建起来的感觉"方面还是不行。有个短语叫"他呼唤她的名字，像一声嘶哑的祈祷”——据说在一本接一本的 AI 辅助小说里反复出现，因为模型的算法权重特别偏爱这个说法。有个叫 Carol Hart 的畅销言情作家教她的学生：一定要在指令里加一条——写慢一点，写得纠结一点，不要急着奔向结局。
听到这个我笑了，但仔细想确实是这个道理。不给指令的 AI 输出有一种特定的"空"。你一读就能感觉到——通顺是通顺，但没深度。整段整段的文字，反复在一个水平线上滑行。没有那个"无名的品质"。这在建筑里也一样：有些楼完全符合规范，但你走进去就觉得这地方没有生气——技术上没毛病，但像人造标本。Alexander 一辈子都在跟这件事较劲。模式是为了防止这种空洞。指令也是。
技艺存在于具体的地方。存在于个人的地方。存在于你不一样的地方。
一位叫 Katy Neale 的 UX 设计师最近也从产品设计角度讨论了这个话题。在她发表于 Medium 的文章里，她认为提示词工程本质上不是技术活儿，而是设计活儿——它需要的正是设计师本来就擅长的"站在用户角度想问题"的能力，只不过现在要把这种能力用在 AI 身上。她说：“我们不只是在学一个新工具——我们正在发现一项基本能力，它将定义未来几十年人与技术的互动方式。“她说得没错。但我想再往前推一步：我们不只是在学怎么跟机器说话，我们是在学怎么把自己的想法说清楚。
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你可能已经猜到了——这种个人写作体验跟我的本职工作产生了很强的共鸣。我的工作是设计一个服务于客服人员的 AI 助手。这个助手会根据公司的真实政策、知识库和客户案例数据，自动生成"分步处理方案"来帮助客服解决问题。方案好不好，几乎完全取决于一件事——指令写得好不好。
在我们用的系统里，你要写两样东西：一是主题——告诉 AI “这个客户来找你是因为什么类型的问题”；二是指令——具体告诉 AI 该怎么处理。加上技能模块，指令就能直接执行操作。比如一个主题可能叫"退货申请”，配套的指令可能是：“先确认客户有没有提供退货日期、姓名和订单号。“还有一条：“如果客户给了订单号，就用订单号和退货日期去订单管理系统里查。“用的是大白话，逻辑很清楚——如果……就……。一条指令只做一件事。
你发现没有？企业客户被要求做的事情，跟 Alexander 提出的其实是一回事：建立自己的"模式语言”。每个主题就是一个分类。每条指令就是一个"模式”——一个反复出现的问题配上它的处理方案，写得够清楚让任何人（或者 AI）都能照做，又够贴合实际情况让产出有针对性。
但我没想到的是：公司在写这些指令的过程中，会发生一件意外的事情。当你试图把"公司到底是怎么运作的"写清楚——清楚到 AI 能按你说的去做——这个过程本身就变成了一次深度自我体检。很多公司发现，原来它们以为早就定义好的流程，实际上只存在于某个老员工的脑袋里；或者不同部门各有各的做法，从来没人统一过；甚至有些情况根本就没有对应的政策。你想教 AI 怎么处理退货，却发现某个特殊情况压根没有书面规定。你想为"问题升级"写指令，却发现各个办公室升级的方式都不一样，而且没人管过这件事。
这种现象其实知识管理领域的研究者追踪了几十年了。Polanyi 说的"隐性知识”——藏在有经验的人脑子里、靠感觉和习惯来驱动的那些东西——正是公司在老员工离职时最容易丢失的，也正是写 AI 指令这件事逼着大家重新梳理出来的。写指令不只是"配置系统”。往大了说，它是一种"知识外化"的过程——把分散在各种实践中的经验，变成可以分享、审查和改进的文字记录。就像我通过提取写作模式看清了自己的技艺一样，公司通过写 AI 指令看清了自己到底是怎么运转的。
然后就是测试——这才是功夫真正深入的地方。现在有个词在开发者圈子里越来越多地被提起：artisan，翻译过来就是"技匠”——挺贴切的。你写好指令，用几百个模拟场景去测试，看看 AI 在哪里出错或跑偏，回溯它的推理过程，改一改，再测。这个过程是反复迭代的，而且没有确定性——你不能像写传统软件那样精确预测输出，因为 AI 是在"推理"而不是在"执行规则"。要做好这件事，你得有实验精神，得愿意跟系统"交朋友"而不是试图完全控制它。
就像 Alexander 的模式一样，最好的指令会催生出超越指令本身的东西。比如一套能随着新信息实时调整的动态服务方案——现场就能生成处理步骤，自动判断哪些事可以机器做，哪些得交给人。指令提供的是框架。但那个"无名的品质"——它出现在人与人（或人与 AI 与人）的真实互动当中：客户觉得这家公司"上道儿不上道儿"、觉得自己"被当回事儿"——就是在那个当下，一次客服对话开始像一段关系。
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B. Joseph Pine II——就是写《体验经济》那本书的人——在他后来的研究中提出了一个更进一步的概念：我们正在进入"转型经济"时代。光卖东西不够了，光提供好服务不够了，甚至创造"难忘的体验"也不够了。客户想要的是改变——变得更健康、更有能力、更接近自己想成为的那个人。Pine 说，经济价值的最高形态，是帮助用户实现这种转变。
我一直在琢磨这个想法，因为它让前面讲的那些事情都变得更有意义了。如果 Pine 说得对（我觉得他说得对），那企业给 AI 写指令的标准就得大幅提升。解决一个问题、关掉一张工单？不够了。指令要能创造出一种超越传统客服的互动体验。品牌跟客户之间的每次接触——在客户最需要帮助的那一刻——不仅仅是"把事情办了"的机会，还是帮助客户成长的机会。
我觉得，到了这一步，“怎么写指令"就不只是个操作问题了——它开始变成企业的核心竞争力。
打个比方：就像我搞明白了我写作的那些招数——因为我清楚自己想要文章读起来什么感觉——公司也可以搞明白它们想要品牌被体验成什么感觉，然后把这种理解写进指令里。以前我们有的是知识库文档和培训手册，内容是固定的、一刀切的。现在我们有了能生成动态体验的指令——针对具体的人、具体的问题、在具体的那一刻。框架是复用的，但每次互动都是独一无二的。
那些在指令质量上真正下功夫的公司会胜出。它们的指令会反映出：你到底有多懂自己的客户、自己的流程、自己真正看重什么。这些理解——被编码成 AI 能理解的清晰规则、同时又保留了"活生生的人情味”——会变成一种品牌资产。不是 logo 和广告语意义上的品牌，而是"跟这家公司打交道是什么感觉"意义上的品牌。
指令集会成为知识产权。写好指令这件事，会成为竞争壁垒。
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当然也有另一面。内容爆炸正在发生——AI 写的文章、推荐消息、智能客服的回复——到处都是。越来越多人会用这些工具，更多的内容会涌进每一个渠道，而我们怎么在这些洪水里找到值得读的东西，现在还没有答案。
但有一件事让我觉得踏实：我又可以用感觉像"我自己"的方式来表达想法了。这是在用一种由人类语言构建起来的工具，放大我本来就有的思考能力——去捕捉那些差点被柴米油盐淹没的念头，去维持一种"好好想想"的习惯，尽管生活几乎已经把这个习惯挤没了。
Alexander 的第一本书叫《形式综合论》——写得很严谨、很科学、很板正。但到了《建筑的永恒之道》，他变了。他开始追求一种更柔软、更有生命力的东西。他意识到模式是必要的，但光有模式不够。一座建筑——或者一个句子，或者一次 AI 辅助的客服对话——真正的"活气"，来自模式所指向但触碰不到的地方。
写指令这件事也是如此。你搭建模式，是为了让某种超越模式的东西有机会冒出来。去了解你自己的那些模式吧。给它们起个名字。打磨它们。让它们属于你。
技艺始终是你的。指令只是帮你把它记下来。
本文使用 Claude 并借助通过分析以往作品所开发的写作风格指令撰写而成。文中还参考了 Paz Perez 关于 UX 设计师提示词指南（发表于 UX Collective）、Katy Neale 关于提示词工程作为 UX 技能的文章，以及 Hard Fork 播客关于 AI 辅助言情写作的一期节目。Christopher Alexander 的模式语言思想来自《建筑模式语言》（牛津大学出版社，1977 年）和《建筑的永恒之道》（牛津大学出版社，1979 年）。Michael Polanyi 的隐性知识理论来自《隐性之维》（Doubleday，1966 年）。B. Joseph Pine II 的转型经济概念来自他继《体验经济》（哈佛商业评论出版社，1999 年）之后的持续研究。
本文翻译自 The craft of the instruction，仅供学习参考。