一个你一定碰过的场景
散户想做一份公司研报。打开 AI 输入：“帮我分析一下比亚迪。” 五秒钟，AI 给你一份洋洋洒洒两千字的报告，回头发给群里朋友看，朋友说：“这不就是网上随便搜的那种吗？”
老师备课想让 AI 讲一个概念给高中生听，输入：“帮我写一段关于熵增的讲解。” AI 给你一段百科腔。你改了一下：“再口语一点。” 给你另一段百科腔加点口语词。
问题不在 AI 笨。问题在你给了它一个模糊起点和一个模糊终点，中间那条路 AI 就开始幻觉了。
核心观点：AMV 是把起点终点定住的三个字母
李继刚把这件事拆得很清楚：AI 本质是在起点和终点之间做插值。
[117:12] 呃，就是你给它一个起点，一个终点，它做的事情是插值，它把中间的路径一二三一定能起点到终点给你插满。
[117:21] 所谓的幻觉其实就是你你的起点和终点，包括你的描述的越模糊的话，它中间的幻觉越多嘛，对吧？
所以一条好提示词的工作不是”咒语堆砌”，是定三个点——AMV。
A（Anchor · 扎在哪）：让 AI 扎在它那片智能之海的哪一片空间——角色、身份、能力、思考方式。
[119:21] 大模型的这片智能之海，对吧？那是一大片空间。这片空间我们发现，你是一个什么什么说这种身份角色的时候，它是对结果产生影响的。
M（Mold · 思维形状）：限制它怎么思考、按什么流程、用什么约束。这直接决定中间那段”插值”怎么走。
[118:09] 我喜欢你M的那个描述，M是限制你的思维的形状。
[118:13] 对，其实你就在讲刚才你说的那句话，就是有起点有终点，它在插值，但是我规定它怎么插。
V（Vector · 去哪儿）：这个答案是往上抽象（找本质、找结构）还是往下展开（写成故事、讲给小孩听）。
[121:16] 嗯，啊，比如说要思考本质，然后找结构，那就是往下沉，不断的找剥离表面的一些东西。然后如果是你需要把它展开成一个动人的故事，你就要不断往上穿衣服，穿故事的结构，起承转合你各种，所以那个地方是有一个方向性的。
为什么这三个字母能定住？李继刚说提示词本身是有形状的，AMV 就是那个形状。
[118:25] 就是我认为提示词就公司是有形状的，对吧？嗯，提示词也是也是有形状的。
[118:37] 对，那形状是什么？
好朋友怎么用
动作 1：每条提示词先回答 AMV 三问。 发出去之前自问：
- A：我要它扎在哪片空间？（不是”助手”，而是”一个做过十年投研的基金经理、见过三次熊市”这种具体位置。李继刚说甚至可以是”喜欢踢足球的巴菲特”这种现实里不存在的组合。）
- M：它应该按什么思维流程走？（先列反面论据 → 再找证伪 → 再给结论；还是先摆结构 → 再填例子？）
- V：我要的是往上抽象一个本质，还是往下展开成一个故事？
动作 2：不要用元提示词生成提示词。 那种”生成提示词的提示词”一眼就能看出来。
[125:41] 我发现只要用原提示词去生成的，它都有一种匠气。
[125:56] 相当于一个模具，你用不同的东西透过这层模具出来一个东西，那个地方就带着那个模具的味道，就那个匠气我很不喜欢，就觉得所有人出来之后都是兵马俑的形状。
动作 3：聊 7-8 轮再让它帮你写。 这是李继刚自己现在的做法——先跟 AI 就这件事聊七八轮，把背景、你的取景框、担心的点、想要的效果都交代完。然后说”基于我们刚才聊的，帮我写一段提示词”。上下文密度够了，出来的东西就没匠气。
[126:46] 基于这个厚度密度，我让跟AI聊天，我们来形成一个提示词，它就没有降气，同时质量还在。
[126:54] OK，也就是你得提供非常多的上下文，对不对？你可能就聊个七轮八轮，我觉得足够了。
反例
不定 AMV 的人最常见的错法：
- A 模糊：“帮我分析一下比亚迪” → AI 扎在”通用百科助手”那片空间，给你的是维基式摘要。
- M 模糊：“分析一下就行” → AI 不知道你要 SWOT 还是要五问到底还是要反方论证，就自己挑一个最稳的套路走。
- V 模糊：“给我点建议” → AI 不知道要往上抽象还是往下展开，就两头都来一点，出来一个又空又碎的东西。
然后读者觉得”AI 好笨哦”——其实是你没给它插值的起点和终点。李继刚的结论很硬：
[123:29] 如果没有这些，其实学提示词我觉得看了很多是没有什么太大的意义。
[123:33] 嗯，去学技巧去攒magic是没用的，对不对？