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怎么给 Sophclaw 下好指令 — 六条实战原则

原则一:说清"什么 × 哪里 × 怎么 × 放哪"

一条完整的指令应包含四个要素:

要素含义示例
什么要处理的具体对象"桌面的三个 Excel"
哪里对象所在位置 / 来源"C:\Users\me\Desktop"
怎么处理方式和规则"按产品类型分组求和"
放哪输出位置"保存为月度汇总.xlsx 到桌面"

反例:"把三个 Excel 合并一下" —— 哪三个?放哪?怎么合并?全是坑。

正例:"把桌面的销售1月.xlsx、销售2月.xlsx、销售3月.xlsx 合并成一份月度汇总.xlsx,按产品类型分组求和,结果放桌面"

多花 5 秒把这四个要素写全,能省掉后面 5 分钟的来回修正。

原则二:把约束条件前置

如果你有明确的约束,提前说:

约束条件说清了,AI 不需要猜你会不会介意做某件事。

原则三:复杂任务先拆成小段

如果指令很复杂,建议分步下发而不是一次性塞满:

不好的方式:

"帮我从网站 A 抓新闻、从网站 B 抓评论、用 NLP 分析情感、生成一份报告、发邮件给老板、同时存一份到 Notion"

好的方式:

  1. "帮我从网站 A 和 B 抓取过去 7 天的内容,存成 raw_data.json"
  2. "读 raw_data.json,用情感分析处理后存成 sentiment.json"
  3. "基于 sentiment.json 生成一份 Markdown 报告"
  4. "把报告发到以下邮箱..."

每一步的结果可以验证——中间哪一步出问题,只修那一步。

原则四:指定"验收标准"

告诉 AI 你认为什么算完成:

验收标准让 AI 知道"什么时候可以停下来",而不是做得不够或做得过头。

原则五:善用"追问修正"

Sophclaw 的上下文记忆支持在同一次会话里追问。如果执行到一半发现方向不对:

追问比从头写一条新指令高效得多——AI 知道你在修什么,也知道前面已经做了什么。

原则六:先在测试目录里练

如果是第一次让 AI 做某类操作,建议:

  1. 在一个专门的"测试目录"里放一些不重要的文件
  2. 在测试目录里跑你的指令
  3. 确认 AI 执行符合预期后,再在正式目录里跑

这条原则能帮你避开大部分"AI 删了不该删的文件"这类事故。

一个好用的指令模板

[什么] × [哪里] → [怎么处理],[约束条件] → [输出放哪],[验收标准]

套进去:

桌面的三个 Excel 文件 × C:\Users\me\Desktop → 按产品类型分组求和合并,只读桌面目录 → 保存为 月度汇总.xlsx 到桌面,打开能看到正确的分组数据