怎么把 GPT / Gemini / Grok 真正用成“生产力”？（附：常用提示词模板 & 高频问题答疑）

Question

我是怎么把 GPT / Gemini / Grok 真正用成“生产力”的（附：常用提示词模板 & 高频问题答疑）

我算是那种写代码不怕加班，就怕低效的人。过去一年我把 AI 当成“工具链的一部分”，从“问个问题”升级到“像带一个随叫随到的实习生”。这篇不吹概念，只讲我踩过的坑、稳定好用的提问方式，以及 GPT / Gemini / Grok 三套我现在最常用的组合打法。

先说结论：

写代码/改 Bug：GPTPlus 更稳（尤其是结构化分析 + 单测驱动）。

读文档/整理资料/写材料：Gemini 的“上传文件/代码仓库/Canvas”很顺手。

实时信息/趋势类/想要更高调用额度：Grok 更像“带实时能力的助手”，但注意使用限制和订阅档位差异。

1）我现在的“日常工作流”：三家各司其职
A. GPT：写代码 & 方案拆解（我最依赖的是“结构化提问”）

我用 GPT 的方式很朴素：把需求写清楚 + 给约束 + 要输出格式。官方也一直强调“清晰具体、补充上下文、迭代优化”。

我常见的两类场景：

代码评审/重构：让它按“可维护性、性能、边界条件、安全”逐条给意见

Bug 定位：把错误日志 + 关键代码 + 预期行为贴进去，让它先列假设，再逐一验证思路（别上来就让它“直接改”）

B. Gemini：读资料/写文档/做总结（文件与 Canvas 很香）

Gemini 我主要用在资料方面管理,需求文档、接口文档、会议纪要、甚至代码文件夹。它的“上传文件/导入代码文件夹/Canvas”用起来比较一体化，适合做整理、总结、生成结构化文档。

C. Grok：实时内容 & 高额度场景（但要注意“订阅与限制”）

Grok 我更常用在两件事上：
1）需要实时信息（比如产品动态、社区讨论、趋势）
2）需要更高使用额度/高级能力（不同档位限制不一样）

xAI 官方明确提到：能力在逐步开放给更多用户，但会有使用上限，订阅用户一般有更高额度/更高级能力（例如 Think/DeepSearch 这类）。
另外，Grok 也有独立订阅形态（例如 grok.com 的 SuperGrok / SuperGrok Heavy 等）。
至于 X 的 Premium 体系，也会把更强 AI 能力作为卖点之一（页面文案会随时间调整，以官方为准）。

2）别再“求一个万能提示词”了：我用的是「可复用的提示词骨架」

我把提示词当代码写：有模板、有参数、有输出契约。下面是我自己常用、稳定出结果的几套“关键提示词”（你可以直接复制改参数）。

模板 1：代码问题定位（最稳）

提示词：
你是资深后端工程师。下面是我的问题描述、报错日志和相关代码。
请按顺序输出：
1）你认为最可能的 3 个原因（写明证据）
2）每个原因对应的验证步骤（我该看哪里/加什么日志/怎么复现）
3）修复方案（给出最小改动版 + 更彻底版）
4）补充 3 个单测/集成测试用例（覆盖边界条件）
【问题描述】…
【日志】…
【代码】…

模板 2：把 AI 当“可交付的同事”（强约束输出）

提示词：
你现在是我的项目搭档。目标是：{目标}
已知约束：{技术栈/时间/性能/合规要求}
输入材料：{粘贴文档/接口/数据}
请输出：

一份可执行的步骤清单（按优先级排序）

每一步的风险点和回滚方案

需要我补充的信息（最多问 3 个问题）
输出格式必须是 Markdown checklist。

模板 3：写文章/写方案（避免“AI味”）

提示词：
请用“真实开发者分享”的口吻写作，避免空话和营销腔。
要求：

先写背景/踩坑/转折，再给方法

每个方法配一个具体例子（最好有参数或代码片段）

结尾给可执行清单
主题：{主题}
读者画像：{青铜/进阶/管理者}
篇幅：{1500-2500字}

我自己体验：比起“求一个神 Prompt”，这种“骨架 + 参数”的方式更像工程化，复用率高、产出稳定，也更符合官方提到的“清晰具体、迭代优化”的提问思路。

3）关于 Grok“充值/订阅”的现实问题：我怎么处理的（尽量合规、别踩坑）

很多人实际卡在的不是“会不会用”，而是：订阅档位、额度、支付方式。

订阅与能力这块，建议优先看官方说明：xAI 官方会提到不同用户/档位的能力开放与使用上限。

如果你用的是 xAI API，也建议直接按官方 pricing/模型文档走，避免误算成本。

至于“支付不方便怎么办”：我自己是能走官方就走官方。但确实也遇到过团队里同事信用卡/海外支付不顺的情况——当时我们为了不在支付上耗时间，用过一个偏工具性质的自动化充值站点（我当时用的是 maigpt.xyz，它主打“自动充值/流程省事/稳定安全”）。这里我更建议的是：

先确认你需要的档位/额度（别冲动买最贵）

账号安全第一：能不开共享就不开共享，敏感信息别直接丢给模型

4）GPT / Gemini / Grok 各自的“使用技巧”（我真正在用的）
GPT：让回答更准的 3 个技巧

先给上下文，再给任务：你不说清楚技术栈/目标/边界，它只能猜你想要什么

强制输出结构：让它“按条列、按表格、按 checklist”，可读性直接提升

让它自检：最后加一句“列出你不确定的点，以及需要我补充的信息”（比硬让它装懂强）

这些也和 OpenAI 官方的提示词最佳实践方向一致：清晰、具体、迭代。

Gemini：资料型任务别硬聊，直接“喂材料”

Gemini 我最常用的就是：

在网页端/APP 里上传文件（文档、表格、代码等）让它基于材料总结、提炼、生成大纲。

用 Canvas 让它把内容直接铺成“文档/清单/草稿”，省掉来回复制粘贴。

Grok：适合“追热点/追实时”，但要记住两件事

有使用限制：官方条款里也写了可能会做 rate limit。

别把它当最终事实：尤其是实时信息，养成习惯——让它给来源/给验证路径，你自己再确认一遍

5）CSDN 上大家问得最多的几个问题：我一次性答了（带建议）
Q1：为什么我照抄提示词，效果还是很差？

核心原因：你缺“上下文参数”。
同一句提示词，技术栈不同、数据规模不同、约束不同，输出就会漂。
建议：用“提示词骨架”，把 {目标/约束/输入/输出格式} 固定下来。

Q2：AI 经常胡编怎么办？

别让它“自由发挥”。你要做三件事：
1）让它先列假设，再按假设推导
2）强制它输出“不确定点”
3）能给材料就给材料（日志、接口、文档、截图）

（这也是我为什么资料型任务更爱用 Gemini 的上传能力，减少它凭空猜。）

Q3：写代码能不能直接让它“生成完就上线”？

不建议。我的做法是：

先要最小可运行版本

再让它补单测

最后做 code review
它更像实习生：能提速，但上线责任还是你自己的。

Q4：Grok / Gemini / GPT 到底怎么选？

按任务选，别按“谁更强”选：

Debug/重构/单测 → GPT

读资料/写文档/整理 → Gemini（文件/Canvas 加成）

实时趋势/需要更高额度 → Grok（注意档位与限制）

Q5：充值/订阅怎么最省心？

优先官方；如果你确实遇到支付障碍，再考虑第三方工具，且务必注意账号安全、隐私、合规。
我上面提到过我用过的 maigpt.xyz，是因为它流程省事，但我不会建议你无脑用——先确认需求、再决定。

6）我最后给自己的“AI 使用守则”（贴在工位上的那种）

任何输出都要能复现：要么给证据，要么给验证步骤

复杂任务一定要结构化：目标/约束/输入/输出格式缺一不可

让模型做“80% 的体力活”，你做“20% 的决策和校验”

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

如果还有问题，请评论或点击头像私信，如果有帮助到您, 请关注、采纳、点赞

1. 关键点分析：
   - 核心诉求是如何将GPT、Gemini、Grok等AI工具转化为提高生产力的有效手段，避免低效工作。
   - 强调写代码时对效率的关注，并且已经将AI作为工具链的一部分，但可能还存在进一步优化的需求。
2. 解决方案：
   - 代码编写辅助：
   • 利用AI生成代码框架。例如，当编写一个Web应用程序时，可以让AI生成基本的路由设置、数据库连接框架等。
     prompt 请为一个基于Python Flask的Web应用生成一个基本的路由设置框架，用于处理用户登录和信息展示功能。
   • 代码纠错与优化。将写好的代码片段提供给AI，让其检查语法错误并提供优化建议。
     prompt 请检查这段Python代码是否存在语法错误，并优化其性能： def add_numbers(a, b): c = a + b return c
   • 需求分析与设计：
   • 协助梳理项目需求。向AI描述项目的大致功能和目标，让其帮忙细化需求。
     prompt 我要做一个简单的电商购物APP，主要功能有商品展示、购物车、下单支付，请帮我详细列出每个功能模块的具体需求。
   • 提供设计思路。对于数据库设计、架构设计等方面，让AI给出一些参考方案。
     prompt 设计一个用于电商购物APP的数据库结构，包含商品信息、用户信息、订单信息等表结构及关联关系。
   • 文档生成：
   • 自动生成代码文档。根据代码逻辑，让AI生成对应的文档注释，方便后续维护和他人理解。
     prompt 为以下Python函数生成详细的文档注释： def calculate_area(radius): pi = 3.14159 area = pi * radius ** 2 return area
   • 生成项目文档。如项目的需求文档、使用说明文档等。
     prompt 根据以下电商购物APP的功能描述，生成一份需求文档：主要功能有商品展示、购物车、下单支付。
3. 不同方案优缺点：
   - 优点：
   • 提高效率：快速生成代码框架、纠错等能节省大量手动编写代码和排查问题的时间。
   • 拓宽思路：在需求分析和设计阶段，能从AI获取不同的想法和方案，丰富项目思路。
   • 规范文档：自动生成文档有助于提高代码和项目的规范性与可读性。
   • 缺点：
   • 准确性问题：AI生成的内容可能存在不准确或不符合实际业务场景的情况，需要人工进一步审核和调整。
   • 过度依赖：过度依赖AI可能导致自身技术能力提升缓慢，比如对代码逻辑的理解不够深入。
4. 总结：
   通过合理运用AI在代码编写辅助、需求分析与设计以及文档生成等方面的功能，可以有效提升在写代码过程中的生产力。但要注意避免对AI过度依赖，同时仔细审核AI生成的内容，确保其符合实际项目需求，这样才能真正将这些AI工具融入到高效的工作流程中。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。