写作与编辑
在不失去自己风格的前提下起草、修改、打磨和审阅文本。
31 项内容 (15 篇文章 · 16 个视频)
从这里开始
浏览完整内容之前，先阅读几篇推荐文章。
此主题下的更多内容
6 分钟阅读先自己起草，再请AI评议，而不是让它参与合著
对创作者而言，AI最有价值的帮助通常是评议你已经写好的草稿，而不是与你共同生成第一稿、悄悄取代你的声音。这里提供一套先起草、再评议的流程，并说明如何验证反馈，以及反馈过于空泛时如何回退。
初级
5 分钟阅读保留个人品味的一轮编辑
一轮 AI 编辑往往会把作品打磨得趋于平庸。一套保留个人品味的编辑流程：先定标准，只提局部建议，并排比较后逐条接受或拒绝，最后在没有 AI 辅助的情况下通读，保住让作品仍属于你的特质。
中级
6 分钟阅读在哀伤中写作，但不要模拟逝者
AI可以根据你自己的记忆协助写悼词、整理葬礼仪式安排，或在你找不到措辞时起草感谢信。但绝不能让它生成“逝者会对你说什么”。安全使用对照表把事务和写作协助与冒充逝者明确分开，无论后者当下多么令人安慰，都不例外。
初级
7 分钟阅读用AI安全初筛长文档和PDF
用一套立足原文的三轮工作流来梳理长文档、定位需要人工审阅的段落并准备问题清单，而不把阅读或法律判断外包出去。
AI新手
6 分钟阅读差提示词与好提示词的区别（5组优化前后示例）
五个真实提示词，分别展示效果欠佳的版本和优化后的版本，并简要说明改动之处。无需学习任何术语，就能快速提升AI输出质量。
AI新手
6 分钟阅读用ChatGPT写出你真正愿意发送的电子邮件
大多数AI生成的电子邮件读起来都像AI写的。这里提供一套实用工作流程，教你用ChatGPT起草、打磨并完成真正愿意点击发送的邮件，同时摆脱机器味。
AI新手
8 分钟阅读深度研究模式：界定问题并审查来源
Deep Research是ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity及类似工具中的多步骤网络研究模式，可在较长的自主运行后返回一份带引用的结构化报告。本指南介绍如何界定问题、审查来源，以及何时不应使用它。
初级
7 分钟阅读少样本提示：用示例引导输出
当文字说明仍留有解释空间时，向模型展示有代表性的输入输出示例，并测试它们能否提高你这项任务的一致性。
初级
8 分钟阅读用AI实现收件箱清零：一套切实可行的邮件工作流程
一套实用且可重复的系统，用AI分类、起草和催办电子邮件，同时不把收件箱权限交给未经批准的工具，也不让工具未经检查就发送邮件。
初级
8 分钟阅读NotebookLM：构建基于来源的研究笔记
构建一个主题聚焦的NotebookLM资料集，提出基于来源的问题，并在依赖答案前核实引用的段落。
初级
8 分钟阅读别只发一次提示词：迭代式对话法
一套实用工作流程：通过批评、聚焦、转向、压力测试和验证，改进有潜力的首次回答，而不是默认从头开始。
初级
8 分钟阅读日常知识工作的十种提示词模式
适用于起草、批评、分析、演练和结构化输出的十种可复用提示词结构，每类工作都配有验证习惯。
初级
10 分钟用ChatGPT找到工作：终极指南！
Jeff Su. 这是YouTube上观看次数最多的ChatGPT求职视频，短短十分钟确实名副其实。Jeff展示了如何使用多个提示词，根据真实职位描述调整求职信开头；然后用“将这条经历改写成：我通过采取Y行动完成了X，从而取得Z成果”这一模式改写简历；最后清楚演示如何准备“请介绍一下你自己”的回答。文章推荐的具体方法都在屏幕上得到演示，而且提示词清晰可见。
AI新手
9 分钟我希望每位求职者都看看这个
Jeff Su. 这是同一系列的第二部分，涵盖第一段视频未涉及的求职环节：通过LinkedIn争取非正式交流机会、在面试中提出好问题、撰写感谢邮件，以及使用角色扮演提示词练习薪资谈判。看完文章和本视频后，求职流程中每个令人不自在的环节都有ChatGPT辅助脚本，而不仅仅是申请本身。
AI新手
90 分钟AI写作终极指南
David Perell. David Perell是一名职业写作者，也在线教授写作；视频展示的是他的真实工作流程——他会在什么地方让AI反驳自己的草稿，什么地方坚决不让AI代写文章，以及哪些提示词是他反复使用的。“我究竟如何使用LLM写作”和“我如何借助LLM思考”两节，直接对应文章所主张的“把AI当作编辑，而不是代笔者”。观看次数略低于我们通常设定的100k门槛；我们之所以破例，是因为在这个具体主题上，没有任何来自更大频道的视频能达到同样的思考深度。
AI新手
18 分钟这套NotebookLM + Perplexity工作流程可将研究时间缩短50%（甚至更多）
Grace Leung. 这是一套更实用的双工具工作流程：用Perplexity查找文档和引用来源，再用NotebookLM实际阅读并综合这些内容。如果你面对的“长文档”问题其实是“一大叠文档”问题，例如市场研究、监管申报文件或多来源报告，这套方法会很有用。
AI新手
26 分钟如何使用NotebookLM（Google的AI“理解工具”）
Tiago Forte. NotebookLM是文章最积极推荐的长文档AI工具，而以Building a Second Brain闻名的Tiago Forte对其价值作出了最清楚的介绍。他演示了如何总结会议记录、查询长篇PDF，以及如何利用基于来源的回答功能，防止模型编造文档中没有的事实。看完后，你会明白为什么文章默认建议“把PDF上传到NotebookLM”。
AI新手
42 分钟提示词工程教程——掌握ChatGPT和LLM的回答
freeCodeCamp.org. 这门课程篇幅更长、节奏更从容，而它确实值得你投入这些时间。关于最佳实践、零样本与少样本提示，以及幻觉在提示词输出中如何呈现的章节，正适合你在理解文章中的五个示例后继续深入学习。
AI新手
20 分钟20分钟学完Google的9小时AI提示词工程课程
Tina Huang. Tina把Google官方Prompting Essentials课程浓缩为由五部分组成的TCREI结构（Task、Context、References、Evaluate、Iterate），并为每一部分提供完整示例。文章向你展示了五次改写，而这段视频会把Google向员工传授的具体方法交给你，让你无需照抄我们的示例，也能独立改写自己的提示词。
AI新手
11 分钟4个让我的工作量减半的ChatGPT技巧
Jeff Su. “红队技巧”一节补上了大多数ChatGPT电子邮件教程所缺失的一环：先写草稿，然后让模型扮演一位每天收到五十封陌生开发邮件的收件人，告诉你哪些句子会让对方直接删除邮件。这个反馈循环恰好体现了文章所说的“你真正愿意发送的电子邮件”，而Jeff用不到三分钟，就在一封真实的陌生开发邮件上演示了这一过程。
AI新手
22 分钟21分钟学会用AI分析数据
Tina Huang. Tina将Perplexity Deep Research以及ChatGPT、Claude的分析模式放进分析师的日常工作情境中，展示如何汇总市场信号、开展探索性数据分析并生成结构化输出。如果你想了解这类功能除了学术文献综述还能做什么，这段视频正好可以作为首选视频的补充。
初级
14 分钟如何使用ChatGPT Deep Research，节省数小时研究时间
Andy Stapleton. Stapleton用深度研究处理它最擅长的典型任务：在范围、时间区间和结构都明确的情况下开展文献综述。他展示了通过澄清问题确认需求、等待10分钟、获得涵盖40个来源的输出这一完整过程，也指出了引用和语气仍需人工审核之处。他还坦率说明了功能局限，例如无法导出BibTeX，选择来源时偶尔过于宽松。
初级42 分钟提示词工程教程——掌握ChatGPT和LLM的回答
freeCodeCamp.org. 跳到31:20的“零样本与少样本提示”章节，即可看到清晰的演示对比：同一个任务，一次不提供示例，另一次提供少量示例——这正是文章整章所围绕的对比。如果你刚读完文章，还不了解更广泛的背景，那么前面关于提示词思维方式和最佳实践的章节也很有帮助。
初级
25 分钟提示词入门101｜Code w/ Claude
Anthropic. 示例是Anthropic在这段视频中逐项讲解的十个要素之一，你可以看到他们将示例添加到真实的客户提示词中，并由此改变模型的输出。如果你想了解如何在完整的提示词中使用少样本方法，而不只是把它视为一项孤立技巧，这段视频会很有帮助。
初级
131 分钟我是如何使用LLM的
Andrej Karpathy. Karpathy介绍了自己日常如何实际使用ChatGPT、Claude、Gemini、Grok和Perplexity。他共享屏幕展示实时对话，而不是精心编排的一次性演示。你会看到他何时追加问题、何时在对话中途切换模型，以及何时放弃当前思路重新开始——这正是文章所述的迭代循环，而且示范者以构建这类系统为业。
初级
9 分钟只需8分钟，掌握完美的ChatGPT提示词公式
Jeff Su. 视频通过健身计划、简历和内部邮件等办公场景示例，讲解由任务、上下文、范例、人设、格式和语气组成的六部分公式。这套简洁框架与文章中的多个模式相互对应。
初级
26 分钟25分钟掌握所有必备AI技能（2025）
Tina Huang. 提示词章节（02:30–09:20）介绍了两套可以叠加使用的英语口诀：“tiny crabs ride enormous iguanas”（“小螃蟹骑着巨大的鬣蜥”；对应任务、上下文、参考资料、评估、迭代）和“ramen saves tragic idiots”（“拉面拯救悲惨的笨蛋”；对应回顾、拆分、尝试类比、引入约束）。它们与文章中的迭代和优化模式高度对应。当一次性提示公式无法达到目标时，这套方法会很有用。
初级90 分钟AI写作终极指南
David Perell. Perell以教授写作为职业，并逐步展示了他实际如何使用大语言模型（LLM）起草内容，同时避免让成文读起来像AI生成。他解释了自己会让模型做什么（研究、搭建结构、梳理自己的想法）、坚决不委托什么（文风、品味和观点），以及用哪些具体方法保持文字的个人特色。视频观看次数略低于100K的门槛，但仍值得收录，因为这个主题确实小众，而这是关于该主题最有思考深度的长篇讲解。
初级