上一篇说了我搭了个 AI 副业雷达，有人问提示词怎么写的。分享一下核心的两段，基本是来来回回改了好几版才跑起来的
提示词 1：痛点识别
这段的作用是从小红书、V2EX ，抖音，知乎，微博这些平台的热门内容里，筛出真正的用户痛点。
我的核心设计思路是排除法——不是让 AI 找好东西，而是让它去排除噪音，比方说：
- 纯新闻？排除
- 行业报告、融资、DAU 数据？排除
- 娱乐八卦、体育赛事？排除
- 只有情绪没有场景的（"好焦虑啊"）？排除
保留的是：具体抱怨、吐槽、避雷、"怎么办"类求助、平替寻找。

最后做一个关键的反向测试："提到这个话题的人，是是不是需要一个工具/服务来解决他的问题？" 如果不需要，只是遇到倒霉事，排除。如果需要，保留。

这样 AI 就不是在"总结热点"，而是在找可以被产品解决的问题。
提示词 2：验证行动卡

当痛点找到了之后，不能只停留在"这是个机会"。这段提示词让 AI 生成一张行动卡：今天 30 分钟做什么、发到哪、看什么反馈。

有一些硬性约束：
- 渠道只能是国内能触达的（即刻、小红书、微信群、朋友圈）
- 输出必须是"今天能做的事"，不是产品设计文档
- 有明确的继续/放弃标准

比如 说AI 生成的一张卡可能是："发一条小红书帖子问'有没有人用 XX 遇到过 YY 问题'，看 48 小时内有没有人回复'我也是'。有就继续，没有就放弃。"

最后再聊聊我踩过的坑：

✅ 提示词不能太笼统。第一版只写"找用户痛点"，结果 AI 把新闻、财报、融资都算进去了，噪音比信号多。加上排除规则后好很多。

✅ "反向测试"是后加的。之前 AI 经常把"某地发生地震"这种也算痛点，然后加了"他需要一个工具来解决吗"这个判断后准确率上来了。

✅ 行动卡的提示词一开始没约束渠道，AI 经常建议我"发到 Reddit""发到X"，对国内独立开发者来说根本不可执行。加了渠道白名单后务实多了。

我觉得吧，提示词本身不难写，难的是跑起来之后发现 AI 输出一堆没用的东西，所以我建议一轮一轮改。最终就可以找到适合自己当前流程的提示词，我这两段都是改了 5 版以上的结果。

你们在用 AI 做类似的事情吗？有什么好用的提示词技巧？
#AI副业 #提示词工程 #VibeCoding

上一条说了我用 AI 跑副业雷达结果变成自嗨的事，有人说想看具体怎么搭的，我把步骤拆一下分享下：
其实主要就5步：
1️⃣ 信息采集 — 定时从几个渠道抓内容（即刻、小红书、Reddit 之类的），存到数据库里
2️⃣ LLM 打分 — 让 AI 按"痛点强度、付费意愿、自动化可行性"三个维度进行评分
3️⃣ 聚类 — 把相似的痛点归到一起，避免发送重复机会
4️⃣ 生成验证卡片 — 每个机会自动生成"今天30分钟做什么、发到哪、看什么反馈"的卡片
5️⃣ 人工 Review — 最后还是要我自己决定哪个值得动🤨

工具：Hermes Agent（开源 AI 框架）来做编排，Postgres 存痛点数据，corn定时脚本跑流程。
后面跑了两周，13张卡，0个真实产品。
后来想明白了：系统帮我发现了问题，但没有逼我动手。 所以现在改成——每次只选一个方向，30分钟做完一次真实验证。

最近我用 AI 搭了一套 24 小时副业雷达。
流程大概是：
热点/机会收集
→ 规则评分
→ LLM 评分
→ 聚类
→ 生成实验卡片
→ 进入 review inbox
跑了两周左右，生成了 13 张所谓的“机会卡”。
结果挺扎心：13 张卡，0 个真实产品，0 次真实发布，0 个真实反馈😂。
直到现在我才真正意识到一个问题：系统一直在帮我“生产想法”，但没有逼我完成一次真实验证。
所以只是看起来很自动化，实际上可能只是自己在更高效地自嗨。
所以我准备把目标改掉：不再追求每天生成更多机会卡，而是每次只选一个方向，做一个 30 分钟内能完成的真实验证动作。
比如发一条内容、问一个用户、做一张简单表单、收一次反馈。
哈哈哈，有点尴尬，但这可能比继续优化 pipeline 更重要。
有没有人也卡在“系统搭了很多，但实际动作很少”这个阶段？