看了這份 Prompt 排行榜，我反而有點困惑：

一邊是：“這不就是在教 AI 怎麼幹活嗎？”
另一邊是：“這已經是新的工程能力了”

當你能用一句話：
-精準限制行為
-控制上下文
-修正錯誤路徑

這到底是“不會寫代碼”，還是“更高級的編程”？

剛看到這張圖的時候我其實愣了一下。
表面上看是在統計所謂的「AI Prompt 編程語言」，但往下讀，很難不產生一種熟悉感。裏面沒有什麼高深的指令，大多是一些再普通不過的話，比如“給我完整可運行的代碼”“這個 API 根本不存在”“別自作聰明給我優化”。這些話單獨拎出來看，甚至有點像是在發牢騷。

但仔細想想，我平時跟 AI 打交道，好像也就是這麼過來的。剛開始用的時候，總覺得它什麼都懂，提需求也很隨意，反正一句話扔過去，它就會給你一大段看起來很專業的結果。那時候最常見的情況是，代碼看着沒問題，運行起來卻各種報錯。你再讓它改，它會很認真地改，順便再“幫你優化一下”，然後問題變得更多。

慢慢地你就學會了一件事：不能給它太大的自由度。不是你不信任它，而是它太容易發揮了。於是 prompt 裏的內容開始變得越來越具體，越來越像是在提前把坑都堵上。“就改這裏，其他別動”“別引入新依賴”“只要核心邏輯，別給我講原理”。這些話並不是一開始就會寫的，基本都是被反覆折騰之後總結出來的經驗。

所以再回頭看這張榜單，會發現它更像是一份使用日誌，而不是技巧合集。每一句排名靠前的 prompt，背後大概率都對應着一次踩坑。有人被不存在的 API 坑過，有人被莫名其妙的重構坑過，也有人被 AI 自信滿滿地“修錯方向”坑過。久而久之，大家學會的不是怎麼問得更聰明，而是怎麼把邊界説清楚。

從這個角度看，所謂的 Prompt 編程，可能並不是一門多麼炫酷的新技術，而是一種相處方式。你得知道什麼時候該讓它發揮，什麼時候必須明確約束，什麼時候一句“按我給的例子寫”比任何複雜描述都管用。

不知道你有沒有類似的感覺。用 AI 越久，prompt 反而越“兇”，但結果卻越穩定。
如果讓你往這張榜單裏再加一句，你會加哪一句？