批评循环输出——同一段落的三轮打磨

批评循环是整套工具链中最持续有效的提示词之一。逻辑很简单：把你写的内容告诉 AI，让它找出最薄弱的部分并解释原因，然后修改，再重复。

第 0 轮——原始段落：

“咨询顾问越来越多地使用 AI 工具来提高工作效率，使他们能够在更短时间内处理更多信息，为客户交付更好的成果。”

这是那种在截止日期压力下写出来的段落。它什么也没说。每个词都站得住脚，但整段没有一个真正的论点。

第一轮批评：

“最薄弱的部分是‘越来越多地使用’——这是一个没有锚点的模糊说法，既可以指十个用户，也可以指一千万个。‘更好的成果’这个说法同样没有支撑、含糊不清。读者无法反驳这段话，也就意味着他们无法从中学到任何东西。”

第一轮修改：

“使用 AI 工具超过六个月的资深顾问一致得出一个发现：这些工具在广度上最快，在深度上最慢。它们能在四十分钟内梳理出一份文献综述，但不会告诉你哪个发现真正重要。”

第二轮批评：

“‘使用超过六个月的资深顾问’现在承担了可信度的作用，但它是匿名的。这段话确实更好了，但模糊之处只是转移了位置，并没有被解决。另外：‘深度上最慢’只是断言，没有展示出来。”

第二轮修改（最终发布版本）：

“机器擅长快速给出‘这是十件事’。你拿钱是因为你能说出‘这才是重要的那一件’。”

这个循环解决不了什么： 批评循环能识别论证结构上的薄弱之处，但无法判断底层论点是否属实。第 0 轮之所以薄弱，是因为它什么也没说；第一、第二轮之所以更强，是因为它们提出了具体、可检验的论点。至于这个论点是否准确，仍然要靠人来判断。