作者｜太公笔调
专注AI指令定制与内容系统化
如果你用AI用得够久，一定遇到过这种情况：明明是同一个需求，昨天AI给的结果还能用，今天却完全跑偏。
你会开始怀疑：
是不是模型变了？
是不是我今天的prompt写得不好？
还是AI本身就不靠谱？
但如果你冷静一点，会发现一个事实：AI不稳定，并不是偶然，而是必然。
一、AI天生就不追求“稳定”
很多人对AI有一个误解：以为它像机器一样，只要输入一样，输出就该一样。
但实际上AI更像一个没有主观目标的执行者。
它并不在乎：
你要不要这个结果？
这个结果能不能直接用？
上一次输出是不是更好？
它只负责在当下语境里，给出一个“看起来合理”的回答。
这就决定了一个现实：如果你不给它明确的执行边界，它一定会飘。
二、大多数人“用AI不稳定”的真实原因
在我接触的大量案例里，AI输出不稳定，几乎都不是工具问题，而是下面三种情况。
第一你给的是“模糊需求”，不是指令。
比如：
> “帮我优化一下这段文案。”
优化什么？
逻辑？
转化？
语气？
平台适配？
你不说清楚，AI就只能自己“猜”。而一旦是猜，结果就不可能稳定。
第二你没有给AI一个固定“判断标准”。
人写东西是有内在标准的，但AI没有。
如果你没告诉它：
什么算好？
什么算差？
什么必须避免？
那每一次输出，它都会重新“临时判断”。
这就是为什么你会觉得：“它这次好像懂了，下次又不懂了。”不是它变了，是你从来没把规则讲清楚。
第三你在用“感觉”，而不是系统。
很多人用AI，其实是这样一个流程：看一眼结果，凭感觉觉得“不太行”，再改一句prompt，再试一次。这听起来很努力，但本质上是一种试错型使用。而只要是试错，就不可能稳定。
三、为什么“AI指令定制”能解决不稳定问题？
关键点在于：稳定不是靠 AI 更聪明，而是靠指令更确定。
AI指令定制，本质上是在做三件反人性的事。
第一替你把“目标”说到极致清楚。
不是：
> “写一篇短视频文案”
而是明确到：
用在哪个平台？
面向什么人？
解决什么问题？
预期产生什么行为？
当目标清晰到这个程度，AI就不再需要“自由发挥”。
第二提前替AI做好“决策”
人觉得AI不稳定，往往是因为：
> 每一步决策，AI都在自己选。
而指令定制的核心，是把这些决策提前写死。
比如：
用不用金句？
要不要情绪对立？
是否允许夸张表达？
你一旦替AI做完选择，它的输出自然就会趋于稳定。
第三把“不可控空间”压到最小
AI最容易不稳定的地方，恰恰是它最自由的地方。
AI指令定制并不是给它更多自由，而是通过约束，让它只在一个小范围内工作。范围越小，结果越稳定。
四、如何判断你是否需要AI指令定制？
你可以用一个非常简单的标准：
> 同一个需求，
> 换时间、换人、换场景，
> 输出还能不能“基本可用”？
如果答案是否定的，那你现在用的 AI，还停留在“辅助灵感”的阶段，而不是“生产工具”。
AI输出不稳定，并不是因为它不行，而是因为你一直在用一种“对人有效，但对AI无效”的沟通方式。真正解决不稳定的，从来不是多写几句prompt，而是一次系统性的AI指令定制：把目标讲清楚、把规则写明白、把自由度压缩掉。
当AI不再需要“猜”，稳定性自然就出现了。
热门跟贴