GPT-6 Astra：从全球高级用户身上学习的 15 个使用案例
当 AI 驱动的居民被放入一个游戏时，他们开始互相交谈。
当提供一张房屋照片时，它被转变为一个带家具的 3D 住宅。
同时，它也被用于专业任务，例如将客户咨询分类给合适的代表，以及处理初步的视频剪辑。
审视全球 GPT-6 Astra 使用案例之所以如此有趣，正是因为它应用范围的广度。
它不仅仅止步于“得到一个好答案”；你所创造的内容会保留在屏幕上。AI 正在操作你日常使用的软件。
在本文中，我将根据公开帖子、详细评测和演示视频，介绍 15 种使用它的方法。
我们将探讨从创建房屋、城镇和游戏，到优化网页、处理咨询、剪辑视频和起草文章等方方面面。
当你读完本文时，你至少会决定一项想要委托给 Astra 的任务。
我会带你走到那一步。
首先，理解赋予 AI 的“工具”的差异
官方 ChatGPT 账号已经指导了 GPT-6 Astra 在 PC 操作、网页浏览、开发、科学和专业工作方面的能力。
https://x.com/ChatGPT/status/2095597504226267333
然而，这里介绍的情况并不能仅仅通过在标准聊天框中输入一句话来复现。
全球用户正在让 AI 使用他们手头的工具和素材，例如 3D 建模软件、视频剪辑软件和客户管理服务。
由于这包含了早期访问的报告，因此可用的功能和定价可能与你当前屏幕上看到的不同。
本文侧重于“提供了什么以及创造了什么”，没有列出未经确认的定价。
我们统计了 15 个使用案例，包括同一个人不同应用的案例。
我已将发帖者报告的结果与建议在日本应用的案例分开。
01 | AI 游戏居民开始互相交谈
首先是 Matt Shumer 的一个实验。
他请求使用游戏开发软件 Unreal Engine 创建一个世界，并使用 Astra 驱动其中的居民。
这些居民在那个世界中协作以求生存。目标是创建不仅会说话，还会在该空间内行动的居民。
https://x.com/mattshumer_/status/2095596175705399482
第二天，Matt 发帖说他听到了人声，以为房间里有人。声音的来源是他创建的那个世界里的居民。
仅凭这一点，可能会让人觉得 AI 自发地产生了意识。
阅读详细评测后会发现，居民之间的对话是原本请求行为的一部分。这并非关于“意外生命的诞生”的故事。
尽管如此，他能够传达他想构建的世界条件，并让多个角色移动和交谈，这仍然令人印象深刻。
而且，这个过程一开始并不顺利。出现了诸如动物掉进水里之类的问题，这个世界是通过纠正行为来培育的。
还存在对话重叠的情况，所以这仍然是一个有些粗糙的实验。
另一个重要点是准备工作。Matt 将管理进度的 Codex 与处理实现的 Codex 分开，并使用了现有的角色资产。这与在空白聊天框中输入一句话的条件不同。
如果你在日本尝试这个，从一个“两人对话”开始，而不是整个城镇。
例如，为了客服练习，放置一个顾客和一个店员，测试当收到退货请求时的反应。为了故事创作，让两个对同一事件有不同意见的人进行对话。
首先要决定的不是对角色性格的长篇描述，而是“对话旨在决定什么”。
如果你让它输出最终达成一致的内容，它就会从一个观看的有趣实验，转变为可用于练习或起草的形式。
02 | 将房屋照片转变为带家具的 3D 住宅
Tom Krcha 介绍了一种将照片转变为 3D 房屋的方法。
他报告说，在 3D 制作软件 Blender 中创建了一栋房子，并放置了家具、电器甚至玩具。
https://x.com/tomkrcha/status/2095598645190291775
它不仅仅输出一张单一的成品图像。
它是作为人类之后可以调整的 3D 形状创建的，他解释说可以在自己的终端上像游戏一样移动它。
这就是与简单生成房间图像的区别。
“把沙发稍微向右移动一下”，“把桌子弄小一点”。通过调整 3D 部件，有空间进行此类更改。
在日本，一个熟悉的用途是搬家前的家具布局。
提供一张空房间的照片以及你想放置的桌子或架子的尺寸。让它创建一个把桌子放在窗边的方案，另一个放在墙边的方案。
将两者并排比较，比只在脑子里比较更容易向家人传达。
对于商店来说，这可以应用于改变货架和收银台位置的规划。它是在实际移动沉重的货架之前，比较外观效果的草稿。
然而，AI 不知道照片中未显示的墙壁后面有什么，也不知道精确的尺寸。
它看起来越真实，就越容易忘记这一点。
如果你要使用它来实际购买家具，请测量并提供房间宽度、天花板高度和门口位置。对于尺寸未知的部分，要明确标记为临时值。
在请求时，与其说“完美复现照片”，不如说“将已知部分做成 3D，并列出未知的尺寸”，这样你就知道下一步要检查什么。
03 | 在尚未建造的房屋中行走
如果前面的例子是“制作房屋的 3D 模型”，那么这个例子是“在房屋内部行走”。
Chris 介绍了一个演示，展示了一个在 Blender 中创建的房屋被导入 Unreal Engine 5 的场景，让你可以在房屋建成之前在其中行走。
https://x.com/ChrisGPT/status/2095594374843232583
将 3D 房屋数据转换为可以从人类视角探索的形式。这就是这个演示中介绍的过程。
由于我无法确认 Chris 本人是否创建了整个流程，我将把它视为一个“被介绍的演示”。
思考一下使用这个的会议，就能发现它的实用性。
你不仅可以“说这条走廊感觉有点窄”，还可以想象从正门进入，带着杂货去厨房。
即使家具布局在俯视的平面图中看起来很合适，从人类视角来看也可能感觉拥挤。
如果应用这个，检查单一动线的用例很容易理解。
从入口走到办公桌。从商店入口进入，选择商品，然后走到收银台。
只需创建那短短的一段距离，你想看什么就变得清晰了。
告诉 AI 不仅仅是“制作一个我可以自由行走的房子”，而是“我想从入口到目的地，以人类身高的视角进行检查”。
指定沿途要放置的家具以及你想检查的位置，可以减少 AI 建造了华丽的外观，却遗漏了你实际需要查看的区域之间的差距。
当然，创建了一个可行走的视频与确认建筑的安全性是不同的。
如果你能在视频中展示关注的区域，就更容易与建筑专家协商。这是用来传达“我想像这样通过这里”的素材。
04 | 在一周内构建曼哈顿街景
又是 Matt Shumer。这次舞台是曼哈顿的街道。
他发布了一段视频，展示了他如何使用 Astra 在 Unreal Engine 中逐条街道地构建。根据他的帖子，制作历时一周。
https://x.com/mattshumer_/status/2095609734845927525
有趣的是，他并没有一次性输出整个城市的大图像。
详细评测解释说，他首先建立了一条街道，然后从那里扩展。
这里也使用了一个系统，将管理进度的一方与实施的一方分开。他还在过程中提供了指导，例如提示它要更大胆。
换句话说，这并不意味着“一个完美的曼哈顿在一周内完成，完全没有动过”。
制作正在进行中，视频包含了快进部分。这是一个案例，其中帖子中的短视频与实际花费的工作时间应该分开看待。
尽管如此，像城市这样的大型物体逐步构建的方法是有潜力的。
如果我们要应用这个，一条商业街的角落或一个活动场地的单一通道就足以开始。
如果你想比较摊位的位置，你不需要整个城市。如果你能看到入口、通道、几家店铺以及人们可能聚集的地方，就可以开始对话了。
在第一部分，决定建筑物的尺寸、颜色和招牌的密度。
如果你喜欢，就用这些标准来做下一部分。扩展之后，检查连接处和无法通行的地方。
这个顺序也可以应用于文章网站或内部文档。
通过先决定一个完成的样本页面，然后再增加数量，你可以最大限度地减少在一切都完成后才意识到“气氛和我想象的不一样”的范围。
与其原样模仿大规模制作，不如吸收“先小范围达成一致，然后再扩展”的部分，这似乎更有用。
05 | 创建可在浏览器中游玩的 3D 鱼类游戏
Theo 发布了一个可以在浏览器中游玩的 3D 游戏。
视频显示了一个像水族馆一样的空间，有 3D 鱼在游动。水草和岩石也被放置其中。
https://x.com/theo/status/2095599934766764338
他解释说这是用一个指令创建的。
然而，仅凭帖子无法得知指令的全文或之前提供的素材。最好不要认为“我的一句话肯定也能得到同样的结果”。
我们这里要汲取的不是制作一个大游戏的故事。
创建一些你稍微互动一下就能理解的东西，而不是阅读解释。
例如，为水族爱好者提供一个观察小鱼的小屏幕。当你选择一条鱼时，它的名字和栖息地就会出现。
对于学校学习，把它做成一个测验，把生物放在正确的位置。对于产品介绍，把它替换为一种体验，当你选择颜色时，成品图像会改变。
这些是文章方面的应用想法，但如果你将目的缩小到一个，所需的屏幕也会更少。
你不需要从一开始就添加分数、会员注册、排名和计费。
“打开”，“选择一个”，“返回响应”。首先，完成这个简短的流程。
与其要求 AI“制作一个有趣的游戏”，不如说“制作一个点击鱼就会出现解释的单屏原型”，这样你就能在它完成时识别出来。
在公开发布之前，保持一种只在你自己的电脑上运行的形式。你可以先试用一下，再决定是否分发给他人。
因为你能制作的东西更多了，所以在一开始就决定不添加哪些功能，可以让你更容易地把原型做到最后。
06 | 创建 Minecraft 风格的方块游戏作为原型
接下来是 Flavio Adamo 介绍的一款 Minecraft 风格的游戏。
帖子将其描述为“Minecraft 一次性作品”。视频显示了一个包含道路、田野和树木的方块世界，以及手中的工具。
https://x.com/flavioAd/status/2095597137849446688
我们这里要区分的是“能够原型化一个熟悉的游戏方式”与“完成与商业游戏相同的东西”。
你不能说从一段简短的演示中，就包含了保存、通信和长期稳定运行的所有功能。
另一方面，将你想要创建的游戏方式的原型带入一个可以实际触摸的形式，这个用例很容易理解。
与其在规划文档中写“你可以自由建造建筑物”，不如有一个可以放置方块的单一屏幕，它能传达出这是一种什么样的游戏。
如果在日本尝试这个，与其复现著名的游戏，不如稍微改变一下以适应你自己的目的。
例如，一个游戏，你可以将桌子和架子作为方形部件放置，来创建你理想的工作室。对于孩子来说，一个他们试图用有限的积木搭建桥梁的屏幕。
最初的完成条件“放置”、“删除”和“返回开始”就足够了。
与其让外观接近原作，不如检查所选的操作是否能毫不犹豫地完成，这将引导出下一步的改进。
在请求中，写下屏幕的描述以及你将测试的操作。
“放置一个部件，删除它，并确认你可以重做。”如果你要求这么多，你就会知道在被告知完成后要检查什么。
基于著名作品进行原型设计，并使用该名称或素材进行销售，也是不同的事情。
在考虑发布时，用你自己的名称、你自己的规则和允许使用的素材来替换它们。不要混淆学习游戏机制和原样搬运作品。
07 | 将历史战役变成可观看动态的 3D 场景
Every 的 Dan Shipper 以滑铁卢战役为主题。
他评价说，这是用一个指令创建的，并且具有历史可复现性。
然而，历史准确性是发帖者的评价。尚未确认将每个时间的部队部署和行动与其他历史资料进行交叉核对的结果。
这个案例的有趣之处在于，它将历史从“阅读的东西”变成了“位置关系可见的东西”。
在文本中难以理解的事情，比如谁从哪里来，移动了多远，都可以作为一个空间来展示。
同样的想法可以用于解释复杂的流程。
例如，在制造现场，材料进入、加工、检查和发货的顺序。对于活动，参观者从接待处到座位的移动顺序。
当基于文本的流程手册难以掌握位置时，用简单的 3D 形状和箭头来替换。
你不需要让人物看起来逼真；即使是用盒子或圆圈，如果能显示“在这里等待”或“搬运到这里”，也是有用的。
在这种情况下，你首先应该提供的不是对“酷炫视频”的期望，而是写有正确顺序的素材。
同时，告诉它不要随意补充素材中没有的动作，并将无法确认的部分显示为临时状态。
即使是错误的，动态的说明也可能具有说服力。安全做法是，除了视觉检查之外，还要单独检查顺序和位置。
不仅仅是用于观看成品的 3D，而是“用于向某人解释的 3D”。这个用例即使对不感兴趣游戏的人也有其价值。
08 | 通过组合准备好的建筑物和道路来构建可行走的城市
你不需要从头开始创建房屋、道路和树木。
在 Chris 介绍的另一个官方演示中，使用游戏制作软件 Unity，通过组合现有素材来构建一座城市。
https://x.com/ChrisGPT/status/2095601996770263362
视频显示了一座拥有蓝色建筑和棕榈树的城市。你可以从地面视角看到建筑物之间的进展。
这种组装方法也可以在 OpenAI 的官方页面上得到确认。Chris 正在介绍那个官方演示。
这与之前的“从照片制作房屋 3D 模型”略有不同。
使用你手头的部件组装到你想要创建的地方。你向 AI 请求的不仅仅是素材本身的生成。
如果应用这个，使用活动设备的布局规划是一个熟悉的例子。
桌子、面板、椅子、产品货架。如果你有你被允许使用的所有素材，提供它们并创建一个小的展览空间。
从入口进入，先看产品，然后在后面听讲解。按照这个顺序排列它们。
仅仅说“一个未来感且酷炫的场地”，你最终可能会得到你实际上没有的设备。
提供哪些可以更改，哪些会有问题，例如“只使用这些部件”、“不要阻塞入口”和“能够走到接待处”。
首先，打开一个方案，看看产品是否被遮挡，或者通道中是否有障碍物。如果不对，在保持相同部件的同时更改布局。
这是文章方面的应用想法。这并不意味着场地安全检查或素材使用许可已经完成。
在绘制所有东西之前，先尝试排列你现有的东西。为此，你可以比创建一个单一成品城市更能缩小请求范围和判断地点。
09 | 创建一个有目的行走的游戏，而不仅仅是看风景
Peter Gostev 发布了一个冒险游戏，你可以在广阔的区域自由行走。
帖子中包含描述“GPT-6-Astra (Ultra)”和一个开放世界冒险游戏。
https://x.com/petergostev/status/2095596341422440714
视频是从玩家自己的视角构建的。有干燥的地面和树木，屏幕左侧显示目标列表，移动地点显示目的地的名称。
你还可以看到手中的相机。然而，从短视频中不清楚的功能，例如拍摄的图像是否可以保存，无法确定。
创建所需的时间或指令的全文也无法从这个帖子中得知。
尽管如此，观看时仍有需要注意的地方。除了美丽的风景，“你来自哪里”和“你应该做什么”也会出现在屏幕上。
即使你创建了一个可行走的世界，如果进入的人不知道该做什么，他们只会移动一点就结束了。
如果在日本小规模尝试这个，你可以把它做成一个访问三个地点的导览游戏。
例如，在一个虚构的商店中行走，依次查看产品货架、工作区和取货柜台。在你到达的地方会出现一段简短的说明。
如果你知道最后已经“看完了所有东西”，那么与简单的 3D 导览相比，更容易掌握你已经走了多远。
一个访问三个点的导览游戏是基于屏幕显示方式的文章方面应用想法。
在请求时，在增加地形之前，先决定“初始目标”、“到达时的显示”和“如何结束”。
与其说“制作一个广阔的冒险游戏”，不如说“制作一个访问三个地点，全部看完后结束的原型”，这样你就可以自己从头到尾确认它。
如果你要让人接触它，还要检查他们迷路时是否能返回入口。你需要为玩家添加的东西不仅仅是建筑物的数量。
10 | 持续 5 天构建城市建造游戏
Matthew Berman 报告说他早期使用了 Astra，并测试了游戏、文本和 PC 操作。
其中有一款让人联想到《模拟城市》的城市建造游戏。
https://x.com/MatthewBerman/status/2095595893991129444
视频显示了房屋、高层建筑以及在道路上行驶的汽车。它们周围是用于查看城市状态的列和用于选择操作的按钮。
亮点在于他创建了整个用于游玩的屏幕，而不仅仅是城市景观。
他解释说，他使用了“/goal”命令，该命令会给出一个目标并继续工作，并且运行了 5 天。
此外，即使在演示发布时，据报道工作也尚未完成。
最好不要将其解读为“一个与商业游戏相媲美的成品在 5 天内完成了”。人类在中间干预了多少次也无法从这个帖子中得知。
另一方面，作为一个即使在输出第一个屏幕后仍继续构建某种规模原型的报告，这是一个有趣的例子。
如果我们尝试，与其运行 5 天，不如将其分解为沿途可以触摸的形式。
首先，到可以在空地上放置一栋建筑物的程度。接下来，到可以删除已放置的建筑物并重做的程度。
此外，设定一个预算，使每次放置建筑物时剩余余额都会变化。
这个顺序是文章方面的提议，但如果你逐一打开并检查它们，你可以注意到那些只有外观进展而游戏玩法尚未确立的状态。
在请求中，也要写上“首先给我一个可以放置和删除一栋建筑物的版本”。如果有一个可工作的版本存在，即使进一步开发停止，你也知道完成了什么。
当长时间运行时，也需要确认使用情况和成本。不要将早期用户的功能和执行条件原样套用在自己身上。
能够请求一个大型游戏，与是否应该从一开始就请求大型游戏，是两回事。你可以在接触中间交付成果的同时决定是否继续。
11 | 提供示例屏幕并修复页面文本和边距
“页面能动起来了。但不知为何有点难看。”
这是你想使用 OpenAI 官方账号为开发者介绍的屏幕创建功能的阶段。
提供一个粗略的草图、一个你想用作参考的屏幕以及当前页面，并基于它们创建一个可用的屏幕。这是一种调整文本大小、位置、边距、颜色和操作的方法。
https://x.com/OpenAIDevs/status/2095596149654868092
官方解释也提到将工作中的屏幕作为图像显示，并将其用作修正的线索。
本章的基础是官方用例说明。下面是将该请求方法应用于课程信息页面的一个例子。
如果将其应用于你自己的页面，如果仅仅用一个词如“让它时尚起来”来请求，会更难。
将当前屏幕和你认为易于阅读的示例并排提供。
例如，如果是你自己的课程信息页面，传达你遇到困难的地方，例如“标题太小”、“价格难以找到”或“文本在智能手机上显得拥挤”。
示例是用于咨询如何处理颜色和边距的素材。它不是用来原样搬运其他公司的文本或标志的。
你也可以将第一次修正的范围缩小到页面顶部。
“不要更改产品名称和描述，但修复标题、边距和申请按钮的位置。”这样，你可以比较前后变化了什么。
修正后，请在 PC 和手机两种宽度下打开确认。确认文字没有重叠、价格可读、按钮可点击。
如果修正部分和操作确认都返回了，你自己应该检查的地方也就确定了。
当然，光靠修正外观并不能保证销售额上升。首先，这是一种用文字和画面传达难以阅读之处，并亲自确认修正结果的方法。
12 | 将咨询分类给负责人，甚至创建回复草稿
从这里开始是更贴近日常工作的案例。
Claire Vo 让 Astra 操作客户管理服务画面，并重新配置了咨询回复的流程。
根据公司规模和咨询内容，决定由谁来回复。以该负责人的名义创建包含预约链接的回复草稿。
原本，这是一项需要连接画面上各个部分来创建流程的工作。Claire 正在将包括浏览器操作在内的、需要人工耗时操作的部分委托出去。
在视频中，她除了对负责人进行分类外，还处理了创建邮件所需的收件人、主题和正文等项目。
这里重要的是，AI 并非随意地将邮件发送给客户。
回复草稿会传递到 Slack，由人工确认后发送。自动发送被提及为未来的阶段。
即使一开始不把发送环节完全委托出去，也能减少阅读、分类和起草的工作量。
在日本应用这一点，可以考虑将针对某个课程的咨询按“价格”、“日程”和“报名条件”进行分类，并准备回复草稿的用例。
为此，你需要提供的是过往优秀的回复示例和可以回答的内容。不需要让 AI 决定未知的价格或特殊处理。
例如，决定“不提出资料中未提及的折扣”，以及“将无法判断的咨询归类为‘需要确认’”。
仅此一项，就能明确在阅读回复草稿时应重点关注什么。
初次实践，用几篇去除了个人信息的咨询文本就足够了。在确认分类和草稿是否正确后，再决定是否将其与实际业务对接。
这个案例的好处在于，待处理的回复列表会以“人类可以判断的状态”返回，而不是创建一个花哨的应用。
13 | 从零散的客户声音中找出需要优先解决的问题
这是 Claire 视频中一个容易联想到工作应用的例子。
咨询、会议记录、开发记录。她正在创建一个功能，用于汇总来自不同地点的关于某个产品的信息。
她处理来自 Intercom、Granola、Linear、GitHub、文档等的信息。
你不需要记住这些名字。只需将其理解为信息分散在用于客户响应、会议和开发的各个工具中的状态即可。
然后，它会读取内容，整理相同故事的重复项，并以可追溯至证据的形式进行汇总。
视频中出现的问题也很具体。
AI 中途停止。用户自行取消的功能运行不佳。
还有与其他业务工具集成的请求。
有了这些，你就可以具体决定下一步的工作，比如“先修复停止的问题”。
关于这个功能，Claire 解释说，大部分工作是在第一次指令中完成的，之后她又添加了进一步的指令和画面调整。
这不是一次完美的完成。这是一个示例，展示了在达到她自己可以使用的状态之前，通过中途加入手动工作来完成它的过程。
如果在日本小规模尝试，可以从本月的咨询列表开始。
按相似内容对问题进行分组，并列出反复出现的困扰。为每个项目附上原始咨询编号。
此外，让它区分“案例多的问题”和“案例少但需要紧急响应的问题”。
例如，如果有 10 个声音说指南难以理解，而有 1 个声音说付款后无法使用，那么仅凭简单的案例数量很难决定。
这是为文章准备的例子，但提供你想要优先处理的内容的意义就变得清晰了。
如果有一个可以追溯到原始声音的列表，那么当你对 AI 的摘要产生疑问时，也可以进行确认。这是一种在查看收集到的证据的同时，自己决定优先级的方法。
14 | 委托长视频的“初剪”
Dan Shipper 报告说，他让 Astra 操作视频编辑软件，对处理 Fable 5.1 的视频进行了初剪。
这里提到的初剪是指排列素材并首次将其制作成可以看到全貌的阶段。
他陈述的仅限于初剪；这不是一个关于将字幕、音量、精修和发布等所有环节都委托出去而不加修正的故事。
具体选择了哪些剪辑、给出了什么样的指令，仅从帖子正文也无法得知。在不用想象填补这些空白的情况下思考用例。
对于制作视频的人来说，首先查看所有素材并搜索要使用的部分是一项巨大的负担。
在感受到完成视频的质感之前，到达可以开始编辑的状态还有很长的路要走。
如果应用这一点，可以从课程或对话中“整理你想展示的部分”开始。
提供原始视频和文字记录，让它找到“价格说明”、“演示”和“问题回答”的位置。
列出每个片段的开始时间、结束时间和保留理由。一旦要使用的部分确定下来，就按顺序进行初剪。
如果将其作为一个请求，人类可以从确认候选片段开始介入。你可以将搜索可用部分的任务与决定采用哪部分的任务分开。
但是，如果只提取一个令人兴奋的词语，它之前的条件可能会被丢弃。
如果你删除了解释“仅在这种情况下”的部分，故事的含义就会改变。
与能否制作得简短分开，确认其含义是否与原始陈述相符。
这就是为什么在请求时要加上“不仅保留结论，还要保留该结论成立的条件”。
用你拍摄的素材或你被允许编辑的素材进行尝试，并且不要更改原始视频。如果将其保留为另一个编辑方案，即使不满意也可以回退。
这是一种在决定最终呈现方式的同时，减少从空无一物的编辑画面开始所花费时间的方法。
15 | 创建文章初稿，从作者修改的地方开始
最后是文字。不过，为了以“它也能写文字”来结尾，有一个具体的报告。
在 Every 的 Astra 评测中，免费可读的开头部分明确写道，初稿是由 GPT-6 Astra 根据单一指令撰写的。
文章的作者署名是 Katie Parrott 和 GPT。Dan 本人并未撰写那份稿件。
在那个开头部分，还发布了一段 Dan 以为那是 Katie 写的文字的对话。
对于读者来说，它看起来就像作者平时的文字。这一点是这个案例的有趣之处。
然而，这并不意味着 AI 了解那个人的生活。
用于输入的素材和人工添加的修正，仅从公开信息中无法得知。本文也不会推测付费部分或非公开指令的内容。
如果你自己应用这一点，首先提供的不是“写得像专家一样”，而是实际存在的素材。
你尝试过的事情、不顺利的事情。
来自读者的问题、你最终选择的方法。
并且，附上你过去的文章作为句子长度和结尾方式的参考。
关键在于将它们作为“风格的参考，而非本次使用的事实”分开，不让它重复使用过去文章中写下的经验来撰写新文章。
一旦草稿返回，检查是否有你不知道的事件增加或你没有说过的感想。
文字越干净，就越想跳过那个确认步骤。所以，提前要求：“不要撰写素材中没有的经历，并告知我缺失的部分。”
文章的价值在于作者拥有的素材和判断力。将把它们整理成可读的顺序并创建初稿的部分委托给 Astra。
减少在空白页面前烦恼的时间，从修正你想表达的内容是否正确开始。在写作中，这个用例很熟悉。
看完 15 个案例，你将从哪里开始？
居民交谈和曼哈顿的世界很引人注目。
但是，一个想让明天的工作更轻松的人，不需要从一开始就创建同样的规模。
选择的准则是 手头有素材，并且自己能判断是否完成。
如果有照片，就有房间布局图。如果有咨询，就有分类和回复草稿。
如果有视频，就有要保留的场景候选。如果有笔记，就有文章初稿。
这些都不需要在用 AI 之前就考虑一个全新的宏大项目。你可以使用当前停滞不前的某个任务。
如果难以选择，请检查以下三点：
- 手头有原始的照片、文档、视频或数据吗？
- 能用自己的眼睛确认质量吗？
- 如果错了，能恢复到原始状态吗？
所有三点都为“是”的任务，很容易想到第一个尝试的方法。
相反，那些连答案是否正确都不知道，并且原样发送到外部的任务，则不必优先选择。
请注意，华丽的演示中也包含了准备可用工具的过程以及人工在中间进行修正的工作。
如果从全球案例中学习，不仅要看完成的视频，还要将其之前提供的素材以及最后人工检查的部分作为一个整体来看待。这样，你才能将其替换为你自己的工作。
只需改写即可使用的初始请求文本
以下并非所介绍人士发布的提示词的转载。
它是为本文整理的、用于请求你自己工作的模板。如果当前环境中存在无法使用的功能，我已设置为让它先告知你。
我想做的事：
[制作什么，减少什么任务]
提供的素材：
[可以使用文件、URL、样本]
请区分样本的风格和外观与本次要使用的事实。
首先完成的范围：
[一个小的范围，例如一个房间、一个画面、5 个咨询等]
请确认可以使用的工具，如果有无法执行的操作，请先告知我。
判断完成的条件：
[你将确认的具体操作或所需的输出]
推进方法：
思考必要的任务，并将完成品保存到单独的文件中。
不要创建缺失的信息；区分未知点和临时值。
根据条件进行确认，并修复可以修复的问题。
不委托的事项：
不要覆盖或删除原始文件、对外发送、发布或购买。
如果需要额外费用或新的访问权限，请在执行前停止。
最后返回的内容：
完成品的位置、确认了的内容、以及尚无法确认的内容。
请简要总结人类接下来应检查的要点。
例如，如果是咨询整理，就像这样填写。
我想做的事是阅读课程的咨询并准备回复。
我提供的是 5 篇去除了个人信息的咨询、课程指南和过往回复示例。
首次完成范围仅限于这 5 个案例。分为价格、日程、报名条件和其他，并为每个案例创建回复草稿。
完成的条件是保留原始咨询编号、不创建指南中未提及的价格、以及需要判断的案例可以单独识别。
我返回的是分类列表和回复草稿，不会让它发送给客户。
这样一来，打开完成品时要确认什么就确定了。这是一个比“做点方便的事”更容易判断是否可用的请求。
首先，到收到一个完成品的程度
这 15 个案例并非为了让使用 AI 变得困难。
提供照片，制作房间。提供咨询，制作回复草稿。
提供视频，制作编辑候选。
提供笔记，制作文章初稿。
入口出乎意料地清晰。
先选择一个，提供手头的素材。小范围完成并打开确认。
只有在那些可用的地方，才扩展到下一个任务。
选择你现在手头一个未完成的任务，并填写上述请求文本中的空白。
这是关闭本文后要做的第一件事。
*本文基于截至 2026 年 9 月 4 日的公开帖子、个人评论和演示视频撰写。
所介绍的结果是发布者的报告，并不意味着所有内容都在此环境中得到了重现。*
