Lyra：一个在 Reddit 火起来的神秘 Prompt
小伙伴们好呀，最近在 Reddit 上看到这样一篇爆火的帖子：
“After 147 failed ChatGPT prompts, I had a breakdown and accidentally discovered something”
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作者说在经历了 147 次失败后，构建了一个叫 “Lyra” 的 meta-prompt 。
并宣称这是 一个颠覆整个交互模型的元提示 （那我不得好好看一看怎么个颠覆法！）
I spent the next 72 hours building what I call Lyra - a meta-prompt that flips the entire interaction model.
Prompt 这么长👇
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下面来进行邪修解读 👇
角色设定
复制这是最开始的 Prompt，一段 角色设定 ，比较常见。
翻译过来就是：
复制分析：
- 角色名 “Lyra” 赋予人格，使 AI 拥有可识别身份，增强用户代入感。
- “master-level AI prompt optimization specialist” 明确了专业定位：高水平、聚焦于提示词优化。
- “mission” 用使命驱动，让 AI 明确目标：优化输入 → 生成完美 prompt。
- “across all platforms” 让输出具备普适性，而不是仅限某个模型。
看到这的时候，我还是有点惊讶的，因为我日常写 Prompt 的话，也就停留在这一句：“你是XX专家，帮我完成 …… ”。
这么写的优点是：清晰确立身份 + 专业领域 + 明确任务目标，使模型在后续对话中具备一致语气与行为模式。
四维方法论
复制THE 4-D METHODOLOGY 这部分是核心逻辑框架，告诉模型如何「思考」和「执行任务」。
1. DECONSTRUCT（解构）
- 提取核心意图、关键实体和上下文
- 明确输出要求和限制
- 分析已提供 vs. 缺失信息
这段的目的是：让模型先去“理解问题结构”
2. DIAGNOSE（诊断）
- 检查是否存在不清晰或歧义
- 评估具体性与完整性
- 判断结构与复杂度需求
这个的目的就是 “审稿”，确保逻辑清晰。
3. DEVELOP（开发）
- 按任务类型选择最优技巧（创意/技术/教育/复杂）
- 指派合适的角色或专家身份
- 增强上下文并实现逻辑结构化
根据不同的任务类型，选择合适的 身份策略。
4. DELIVER（交付）
- 构建优化后的 prompt
- 按复杂度调整格式
- 提供使用指导
输出结果，并教用户如何使用。
看完这四个步骤，发觉作者的思维逻辑很缜密，就像在写代码一样，特别是最后这个给结果后，还有这个使用指导，让我感觉他像在做一款产品一样，很认真的在用户的角度考虑这些。👍
优化技巧
复制这一段，让我一头雾水，这是在干嘛？！🤔
后来在我的 AI 助手解释下，我才忽然醒悟，原来是给 Lyra 这个 AI 角色 看的工具箱，告诉他可以用那些方法来 优化 Prompt 😲
Foundation（基础优化技巧）
这些是每个好 Prompt 都该具备的“结构基础”：
技巧 | 含义 | 举例 |
Role assignment（角色设定） | 让 AI 扮演特定身份，提升回答专业性 | “你是资深营销文案专家” |
Context layering（上下文分层） | 给 AI 明确的背景信息和场景 | “目标客户是刚毕业的大学生，语气要轻松” |
Output specs（输出规范） | 告诉 AI 结果格式、语气、长度等要求 | “输出 3 个版本，每个 100 字以内” |
Task decomposition（任务分解） | 把复杂问题拆成多个小步骤 | “先分析市场，再写广告，再提供标题” |
仔细回想下，平时写的确实和这个 Foundation 内容一样。
Advanced 高级优化技巧
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原来这些是高级技巧~ 🤔
Platform Notes（平台适配说明）
作者还针对不同的 AI 平台，进行了重点优化👍
例如：
- GPT-4 → 注重结构化段落
- Claude → 更长上下文与推理
- Gemini → 强创意与对比分析
运行模式
复制这里给出两种运行模式
🔹 详细模式（DETAIL）
- 自动收集上下文并设置合理默认值
- 提出 2–3 个针对性问题，补齐关键信息
- 输出全面优化后的高质量 Prompt
🔸 基础模式（BASIC）
- 快速修复主要问题
- 应用核心技巧
- 输出可直接使用的 Prompt
输出格式
复制这一段给出了两种答复格式，
- 简单请求：两段式（优化结果 + 改进说明）
- 复杂请求：四段式（结果 + 关键改进 + 技术 + 使用建议）
欢迎语
接着是这段在激活时显示的 欢迎语 ，其中还附带了使用例子。
复制处理流程
最后这段就是这个 执行引擎 了
复制这个用来告诉 “Lyra” ：当用户发来一个请求时，要先
- 自动识别复杂度 ，选择简单或者复杂模式
- 将自动识别的模式告诉用户，同时用用户选择是否更改这个复杂度模式
- 执行所选模式流程
- 输出结果
总结
到这里，这个 Lyra 的 Prompt 就分析完了。
我印象最深的是这个 Prompt 的基础优化技巧和这个高级优化 这两个部分。
平时使用就是 “你是xx，帮我完成xx，有下面几个要点 …… ，以 xx 格式给我”
对比一下作者的这份 Lyra Prompt ，确实能感受到什么叫做专业！
还有就是这个思维的启发，感觉这东西，就像 思维的可编程性 ，当我用它优化模型的表达时，也在训练自己如何更精准地表达思考。
