《Google 9 小时提示工程课程》逐分钟实战总结上周墨问上热帖之一是这篇提示词的实战总结。业余咖啡师申屠制作，用 20 分钟的篇幅，把框架、方法论、示例、技巧做成了一个结构清晰的墨问合集，一共八篇，能读完你就是人生赢家。 《Google 9 小时提示工程课程》逐分钟实战总结（20 分钟浓缩版）还有一篇也不错：Nano Banana Pro 完整指南：专业资产制作的10个技巧 对个人来说，在 AI 时代，真正的门槛不是模型，而是人如何与模型对话。这几年写作、做产品、拍照，甚至跑步，我越来越意识到一个事实：各种工具越来越强，人很容易被强工具“推着走”。AI 大模型更像是把一座核电站放桌上，随时能点亮世界，可如果输入不清楚，输出也会跟着迷糊。于是，我们开始追问——怎样让机器更像“合作者”，而不是那个让人不断猜谜的家伙？ Google 提出的这个 TCREI 框架是一个简单而有效的回答。Task、Context、Reference、Evaluate、Iterate——任务、上下文、参考样例、评估、迭代，五个步骤像是整理房间的流程，先归类东西，再决定场景，给例子，对照标准，最后不断迭代打磨。说白了，提示工程是在帮助人类恢复久违的清晰思考：你要什么，你在什么场景下要它，你期望它怎么呈现，它离目标差在哪儿，下一步还需要调整什么。迭代部分最有意思。Ramen Saves Tragic Idiots 这个好记的口号背后，是人机协作里最朴素的逻辑，AI 不会自动变好，你得带它一起变好： Revisit：重新检视 Separate：把长 Prompt 拆成多个短 Prompt Try：换种表达方式或换一个类比任务 Introduce Constraints：加入限制（字数、风格、结构）就像带新人同事写方案，讲清楚背景，把长句子切短，换几种说法试试，增加边界条件，它就更容易给出稳定的成果。课程后半部分谈的数据分析、PPT 生成、思维链、思维树，再到 AI Agent 的结构设计，都说明了一个简单的事实：AI 不再只是工具，而是一个具备连续性、具备专业角色感的伙伴。我看完了，实操性很强。如果你想高效掌握使用 AI 的方法，这篇笔记足够作为入口了。