今日实践

从你近期用 AI 写代码、写文档、做分析的经历里，挑出 5 条你觉得"确实好用"的 Prompt。按 Part 4 教的模板记录：原始提问 + 效果评价 + 迭代版本。记录在哪里都可以——备忘录、Notion、纯文本文件，先别纠结工具。

如果你找不回历史对话，就花 20 分钟重新创建 5 条工作中一定用到的 Prompt。比如"帮我检查这段代码的边界情况"、“把这篇技术文章改写成面向初学者的版本”、“从这 100 个用户反馈里提取 3 个主要问题”。

分类可以按使用场景：写作类、分析类、日常类——或者你习惯的任何方式。重点是先把 5 条记下来，目录结构后面再调整。

Prompt 记录模板（Part 4）：

原始提问：[你发给 AI 的原话]

效果评价：[哪里好，哪里还不够]

迭代版本：[修改后的更稳定的版本]

观察什么

  1. 这 5 条 Prompt 是按场景自然分类的，还是混在一起？这说明你平时怎么思考问题。
  2. 有没有哪条你记不清当时为什么好用了？如果记不清，下次就在 Prompt 后面立刻补一句效果评价——哪怕只写三个字"快、准、全"。
  3. 写下来之后，你发现哪类 Prompt 用得最多？这就是你的高频场景。

💡 提示：这个整理工作可以手动做，也可以让 AI 帮你。把你的聊天记录粘贴进去，告诉它"帮我从这些对话里找出 5 条有效的 Prompt，按模板整理出来"，然后你审核筛选就行。

为什么重要

对应 Part 4 的 Prompt 库概念。从 0 到 5 是最难的一步——空白的库让人觉得没有意义，但有了 5 条，结构感就出来了。5 条精选的，比 50 条没整理的有用。

今日收获

Prompt 库不是"收集"，是"精选"。

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