Reddit 有一个热帖：我测试了1000个ChatGPT提示词，找到了2025年最有效的公式(附实例)。

我看了看，跟我上次总结的一些提示词技巧很像，确实很有价值，方法叫：DEPTH ，分享给大家。

原文翻译如下：

自从GPT-3.5问世以来，我每天都在用ChatGPT，疯狂收集各种提示词。结果发现大部分都没什么用。

经过1000多次测试后，我发现有一个框架效果始终最好：

DEPTH方法：

D - 定义多重视角

别再写："写一封营销邮件" 试试这样："你现在是三位专家：一位行为心理学家、一位直接反馈文案写手和一位数据分析师。请你们协作完成..."

E - 建立成功指标

别再写："写得好一点" 试试这样："优化目标：40%打开率、12%点击率，融入3个心理触发点"

P - 提供多层背景

别再写："给我的公司用" 试试这样："背景：B2B SaaS产品，月费200美元，目标用户是忙得焦头烂额的创业者，之前的邮件打开率只有20%"

T - 任务拆解

别再写："做个营销活动" 试试这样："第一步：找出痛点。第二步：设计钩子。第三步：构建价值。第四步：温和引导行动"

H - 人工反馈循环

别直接接受第一版输出 试试这样："给你的回答打分，从清晰度、说服力、可操作性和准确性四个维度评估，满分10分。任何低于8分的地方都要改进。如果有任何不太确定的说法，标注为'不确定'并说明原因。然后给出改进版本。"

昨天的真实案例：

```
你现在是三位专家组成的团队：
1. 一位研究注意力机制的神经科学家
2. 一位拥有1000万粉丝的爆款内容创作者
3. 一位来自世界500强的转化优化专家

背景：为AI咨询顾问创作领英帖子
受众：害怕被AI浪潮甩在后面的CEO们
之前的帖子：互动率只有2%(目标10%以上)

任务：创作一篇关于ChatGPT取代工作岗位的帖子
第一步：写个能让人停下来的开头
第二步：讲个他们感同身受的故事
第三步：给出可执行的见解
第四步：抛出一个引人讨论的问题

格式：最多200字，小学六年级阅读水平
写完后：给自己打分并改进
```

结果：互动率14%，47条评论，3个客户成交

测试1000个提示词后的收获：

1. 单一角色的提示词只能得到平庸的输出
2. 没有指标就无法优化
3. 背景信息能大幅提升相关性
4. 拆解任务能避免AI混乱
5. 自我评估能让结果提升10倍

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