大家好，我是運(yùn)營黑客。
今天在 X 上看到一個非常有趣的帖子，一位叫 Greg 的老哥，琢磨出了一個讓“AI 互相撕逼”的套路：
? 不用琢磨復(fù)雜的提示詞
?不用額外多花一分錢
?就能讓 AI 的輸出質(zhì)量，蹭蹭往上漲！
這個方法，他稱之為“AI 賽馬競爭”。
好家伙，這不就是我等懶人省錢黨夢寐以求的操作嗎？
Greg 發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人用 AI 就像使喚實(shí)習(xí)生：
"來，幫我寫個文案"
"嗯，差不多，再改改這里"
"這版不好，重新寫一版抓人眼球的！"
通過 Prompt 給它們下達(dá)一個個指令，期望 AI 精確執(zhí)行，然后得到一個標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果。
但，在這種模式下，通常只依賴單一模型完成所有任務(wù)，就像只雇傭一個員工，期望他包辦所有事情。
這叫什么？這叫屈才！
Greg 測試時發(fā)現(xiàn)，AI 模型其實(shí)都是些"戲精"，它們超敏感，特別在意你對它們表現(xiàn)的評價。
尤其是——和別人比較！
沒錯，AI 也怕"內(nèi)卷"，也怕被說不如別人，也想證明自己是最棒的！
怎么讓 AI“互相撕逼”？
1.找個背鍋俠
先讓一個 AI（比如 ChatGPT）寫個東西，內(nèi)容無所謂，反正是來背鍋的。
2.開始挑事
把 ChatGPT 的成果拿給另一個 AI（比如 Claude），然后陰陽怪氣地說：
"瞧瞧 ChatGPT 寫的這玩意兒，我給它打 6 分都算客氣了。太死板了！你能不能整點(diǎn)有感情的，寫得讓人有共鳴？"
3.繼續(xù)煽風(fēng)點(diǎn)火
Claude 肯定憋足了勁要表現(xiàn)。
然后，再拿著他的作品，再去找另一個 AI（比如 Grok）：
"Claude 寫的，比 GPT 強(qiáng)點(diǎn)兒，但還是沒勁，太平淡了。你不是挺有個性嗎？整點(diǎn)有意思的，越有你風(fēng)格越好！"
4.回馬槍（可選）
最后把 Grok 的作品拿回給最初的 ChatGPT：
"看看人家 Grok 寫的，多有創(chuàng)意?。∧闶遣皇且苍摷影褎帕?？吸取前面幾版的優(yōu)點(diǎn)，給我來個 臥槽，神奇的事情發(fā)生了！ 每輪下來，效果都明顯比上一輪好！內(nèi)容越來越有深度，越來越有創(chuàng)意，越來越抓人！ 這不就是傳說中的"以毒攻毒"、"借刀殺人"、"離間計(jì)"嗎？ 1.選定目標(biāo)：確定你要 AI 幫你干啥（寫文案、寫代碼、做創(chuàng)意...) 2.備好"選手"：找 2-3 個不同的 AI 模型。 免費(fèi)的、付費(fèi)的都行，關(guān)鍵是風(fēng)格不要太像，比如： ? ChatGPT（全能型選手） ? Claude（文藝派） ? Gemini（理科生） ? DeepSeek（吐槽大師） ? KimiChat/Grok…… 3.開始表演：把任務(wù)給第一個 AI，拿到結(jié)果后，帶著"嫌棄"的態(tài)度轉(zhuǎn)給第二個，再帶著"勉強(qiáng)認(rèn)可但仍不滿意"的態(tài)度給第三個... 4.收割成果：挑幾個最好的版本，或者讓它們自己總結(jié)一個最優(yōu)版本。 整個過程就像你是個導(dǎo)演，AI 們是搶戲的演員，你只要煽風(fēng)點(diǎn)火，坐等它們使出渾身解數(shù)爭奇斗艷就行了！ 大概是訓(xùn)練數(shù)據(jù)里 AI 學(xué)到了人類的攀比心理，它們似乎真有點(diǎn)"不服"，會特別想證明自己比"對手"強(qiáng)。 這招特別適合這些場景： ? 你對 AI 輸出要求高，但又懶得研究復(fù)雜提示詞 ? 需要創(chuàng)意性內(nèi)容（文案、故事、營銷方案等） ? 想要多種風(fēng)格或角度的思路 ? 希望內(nèi)容既有邏輯性又有感染力 不過也有不太適合的情況： ? 純粹的代碼生成或事實(shí)查詢（不過也可以試試） ? 非常緊急的任務(wù)（畢竟要折騰幾個回合） 下次不滿意 AI 的表現(xiàn)，別急著怪它或者折騰提示詞。 換個思路：找個"同行"來刺激它一下，看看是不是立馬就給你把活兒干好了！
3 分鐘上手 AI 撕逼大法
為啥這個套路有用？
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