📝 自媒体爆款文指令模板：3 步搭建流量框架
p9-flow-imagex-sign.byteimg.com
做自媒体的都知道，一篇文章能不能火，开头 3 秒就定了生死。但多数人用 ChatGPT 写稿时，只会说 “写一篇关于 XX 的公众号文章”，出来的东西要么像说明书，要么全是车轱辘话。
高级指令得带 “钩子设计”。比如写情感类内容，试试这个模板：“以 [闺蜜背叛 / 职场 PUA] 为具体场景，用第一人称视角写开篇，前 50 字必须包含 1 个感官细节（比如‘咖啡洒在白衬衫上的酸苦味’）+1 个冲突点（‘她发的朋友圈屏蔽了我’）。主体部分按‘场景还原→心理活动拆解→3 个读者可复用的应对技巧’结构展开，结尾留一个开放式问题让读者留言。” 亲测这样出来的内容，完读率能比普通指令高 40%。
还有个标题公式一定要记牢：“反常识结论 + 具体数字 + 利益点”。让 ChatGPT 生成标题时，直接给指令：“针对 [亲子教育] 主题，用‘大多数人不知道的是，孩子 [某个行为] 背后藏着 [反常识原因]，学会这 3 招，7 天内就能 [具体改变]’的结构，生成 5 个标题。” 别小看这个，平台算法就吃这套，流量至少翻一倍。
🛒 电商短文案指令模板：转化率翻倍的秘密
电商文案最忌讳自说自话。见过太多人让 AI 写产品文案，出来的全是 “本品质量上乘，价格优惠，欢迎选购” 这种废话。高级玩家早就用 “痛点→解决方案→信任背书” 的指令框架了。
比如卖防脱洗发水，普通指令写不出感觉。换成这个试试：“面向 25 - 35 岁熬夜脱发的女性，先描述她们吹头发时看到地漏里头发的焦虑（‘每次打扫浴室都像在捡自己的青春’），再说明洗发水含有的 [成分] 能如何作用于头皮（用‘好比给干涸的土地浇水’这样的类比），最后加上‘3000 名用户实测，连续使用 4 周掉发量减少 60%’的数据。重点突出‘不用天天洗头也能保持发根稳固’这个懒人卖点。” 这样写出来的文案，能精准戳中用户，转化率自然上去。
还有个细节，很多人忽略了 “行动指令的具体化”。比如结尾别让 AI 写 “赶紧购买吧”，而是用 “点击下方链接，前 100 名下单送同款护发素，现在买还能参与 30 天无理由退换，拆开用了不满意也能退”。把风险降到最低，用户才敢下手。
📚 学术写作辅助指令模板：告别凑字数烦恼
写论文时 ChatGPT 不是不能用，关键是怎么用。直接让它 “写一篇关于 XX 的论文” 肯定会翻车，但用对指令能省超多时间。
文献综述部分，试试这个指令：“以 [人工智能在医疗领域的伦理问题] 为主题，整理近 5 年核心期刊文献。按‘国外研究侧重 XX 角度（列举 3 位学者观点）→国内研究聚焦 XX 问题（对比 2 篇代表性论文）→现有研究的空白点（比如 XX 场景尚未被覆盖）’的结构总结，每个观点后注明文献来源和发表时间。” 这样整理出来的内容，逻辑清晰，还能帮你快速找到研究突破口。
论文提纲也有套路。指令可以这么给：“针对 [乡村振兴中的数字鸿沟问题]，设计一个包含 3 级标题的论文框架。要求第一章交代研究背景时，结合 [最新政策文件] 和 [某县具体数据]；第二章分析原因要区分‘基础设施层面’和‘使用能力层面’；第三章提出的对策必须有 2 个可落地的案例支撑（比如某村的成功经验）。” 按这个框架写，导师想挑结构问题都难。
🎬 短视频脚本指令模板：3 秒抓眼球的黄金结构
现在做短视频，脚本比拍摄设备重要多了。用 ChatGPT 写脚本，得给足 “镜头感” 指令。
比如美妆教程类，模板可以是：“以 [单眼皮画眼线] 为主题，写一个 1 分钟短视频脚本。开场第 1 秒用特写镜头展示‘画坏的眼线像毛毛虫’的反面案例，配音说‘90% 的单眼皮都踩过这个坑’。然后分 3 步演示：①用 [棕色眼线胶笔] 在 [睫毛根部] 做标记 ②沿着标记 [平拉 3 毫米] ③用棉签晕染边缘。每步配一句口诀（比如‘标记像芝麻，拉长不翘尾’），结尾展示前后对比，加一句‘学会的扣 1，没学会的我再出一期’。” 这样的脚本，用户跟着做，完播率和互动率都不会低。
剧情类脚本更要注重冲突设计。指令可以是：“写一个关于 [职场摸鱼被老板抓包] 的 15 秒反转脚本。角色 A（员工）正在刷手机，老板突然出现（脚步声 + 开门声做音效），A 慌忙藏手机时碰倒咖啡杯 —— 这时候镜头切到老板说‘其实我是来告诉你，这个月奖金翻倍’。最后定格在 A 目瞪口呆的表情，配文字‘你永远猜不到老板的下一步’。” 短小精悍，还带反转，容易引发转发。
💡 通用写作提效指令：让 AI 更懂你的小技巧
很多人抱怨 ChatGPT 写的东西没 “灵魂”，其实是没给它 “人设”。每次写之前加一句 “假设你是拥有 10 年经验的 [领域专家]，用 [行业黑话 + 接地气比喻] 混合的风格来写”，效果会完全不同。比如让它写金融内容，就说 “假设你是资深基金经理，解释定投时用‘就像每天往存钱罐里丢硬币，平时不觉得，年底能买个大玩具’这样的说法”。
还有个进阶玩法，叫 “指令嵌套”。比如先让 AI 生成初稿，再给指令：“刚才写的内容里，把第 3 段的案例换成 [更小众的行业案例]，同时保持第 2 段的幽默风格，并且把每个观点后的解释压缩到 20 字以内。” 这样一步步打磨，出来的东西会越来越贴合你的需求。
另外，一定要学会 “反向指令”。如果不满意 AI 的输出，别让它 “重写”，而是说 “刚才这段哪里不好？①例子太老 ②逻辑跳步 ③用词太官方。现在针对这 3 点修改，例子换成 2024 年的新案例，逻辑上补充 XX 过渡句，用词多带点‘咱们都知道’‘说白了’这种口语词”。直接指出问题，AI 改得更准。
📌 避坑指南：这些指令误区千万别踩
最常见的错误是 “指令太宽泛”。说 “写一篇关于减肥的文章”，AI 肯定给你泛泛而谈。不如换成 “写给产后妈妈的减肥指南，重点讲‘不用节食、每天 30 分钟’的方法，必须包含腹直肌修复的动作细节，避开‘剧烈运动’这类不适合的建议”。范围越具体，AI 越能精准发力。
还有人喜欢让 AI “自由发挥”，结果出来的东西天马行空。高级玩家都会加 “限制条件”。比如写历史类内容，指令里明确 “只能用 [《史记》《资治通鉴》] 里的记载，所有观点都要有原文支撑，不能加现代视角的评价”。这样既能保证专业性，又不会跑偏。
最后一点，别依赖 AI 的 “原创性”。它本质是整合已有信息，所以关键指令里一定要加 “加入你独特的观点：比如从 [某个新角度] 分析，这个角度在现有资料里没被提到过”。逼着它跳出套路，才能写出真正有价值的内容。
