在 Reddit 上看到一条高赞「深度思考」Prompt，用 Codex 试了几次之后，最明显的变化不是文笔更好，而是：它不再急着甩一份谁都能套用的通用建议。
核心很简单——先禁止直接回答，逼模型把隐含假设、信息缺口和常见坑摊开，再只问你一个最关键的问题；等你补完上下文，才给最终输出。
完整 Prompt（可直接复制）
请先不要回答我的问题。在给出答案之前，请先完成以下分析：
1. 指出我在这个问题中没有明确说出、但已经默认成立的假设；
2. 告诉我还缺少哪些关键信息，以及这些信息可能如何改变你的答案；
3. 指出人们在处理这类问题时最常犯的一个错误。
然后，请只向我提出一个最关键的问题。
这个问题应该能够帮助你理解我的真实目标和具体情况，
让最终答案真正对我有用，而不是一份谁都能套用的通用建议。
等我回答以后，你再给出最终输出。
我的问题是：[粘贴你的问题]
它到底改了什么沟通方式？
平时我们和 AI 对话，默认流程是：
提问 → 立刻长文回答 → 你再靠追问补丁
这条 Prompt 把流程改成：
提问 → 拆假设 / 找缺口 / 点名常见错误 → 只问一个关键问题 → 你补充 → 再给针对性答案
差别在于：模型被要求先做诊断，再开处方。
「不能套用通用建议」这句话尤其有用。很多听起来很对的答案，其实默认了你有充足预算、英语流利、团队齐全、风险偏好中性——而这些你根本没说。
四个步骤分别在防什么？
步骤 | 作用 |
默认假设 | 把「你以为我知道的」从暗处拎到明处 |
缺失信息 | 说明哪些变量一变，结论就翻盘 |
常见错误 | 用群体踩坑经验当预警，而不是事后诸葛 |
只问一个问题 | 避免问卷式轰炸，逼双方抓住真正瓶颈 |
「只问一个」是设计里的细活。问题一多，容易变成形式主义；一个关键问题，往往就能区分：你是想要方案、要决策，还是只想要情绪支持。
适合用在哪些场景？
- 职业选择、是否跳槽、接不接项目
- 产品方向、要不要做某个功能
- 学习路径、技术选型
- 任何「问题很短，但背景其实很重」的决策
不太适合：事实查询、翻译、简单改写——这类没必要先审讯一轮。
使用小建议
- 你的原问题尽量写具体
即使后面会补问，也把已知约束（时间、预算、技能、所在行业）先写上，假设会拆得更准。 - 认真回答那一个问题
敷衍一句「还好吧」，最终输出还是会漂回模板。 - 可以把「等我回答后再输出」当成硬规则
若模型偷跑给了完整答案，直接引用规则让它停，先完成前半段。 - 和同类思路可互换
社区里也有人提到类似「先别动手、先对齐目标」的 Skill（例如面向澄清的 grill-me 类玩法），本质都是：先消歧，再生成。
小结
这条 Prompt 的价值，不是又多了一段神咒，而是把对话从「即时作文」拉回「有来有回的咨询」。
AI 缺的往往不是更长的答案，而是你没写出来的前提。
先逼它找出这些前提，再允许它回答——你会少收很多正确但无用的废话。