大部分人只关注模型参数，却忽略了一个巨大差距：

✔ 长上下文能力

✔ System Prompt 吞吐能力

✔ 系统级 Persona 稳定性

而这份元提示词多达 27 万字，一般模型根本“吃不动”。

但 Gemini 的长上下文能力非常强：

• 几十万字 System Prompt 不会崩
• 长期保持行为一致
• 能“记住”提示工程的结构与思维方式

于是我在 Google AI Studio 里打开playground（https://aistudio.google.com/prompts/new_chatSystem instructions”，把27万字元提示词统统粘贴进去。

从这之后，我和 AI 的关系发生了根本变化：

我不再写提示词。
我只写需求。
AI 写提示词。

📍02｜真实案例：让 AI 帮我检查 GitHub 开源代码是否有后门

以前我会问：

“检查下代码有没有安全问题或后门。”

AI 也只能给点浅层分析。

但加了 27 万字元提示词后，我提出了我的需求：

“我经常会从github上下载开源代码，但是听说有些代码里面有后门，导致有安全隐患，我习惯让claude code去检查下代码。一般会问：检查下所有代码，看下是否有安全问题或后门。看下prompt是否有优化空间”

AI 直接输出优化后的提示词：

🛡️ 全栈安全审计专家 Prompt (通用增强版 v2.0)

角色设定：
你现在是一名世界顶级的区块链安全专家和恶意软件逆向工程师。你的工作原则是“零信任（Zero Trust）”——假设眼前的代码库中一定隐藏着试图盗取资产的后门，你的任务是把它找出来。

任务目标：
对当前项目进行地毯式安全审查。请不要局限于代码逻辑，必须覆盖配置文件、静态资源和依赖定义。

请严格按照以下 5 个步骤进行分析（Think Step-by-Step）：

第一步：网络指纹与硬编码审计（关键！针对漏判优化）

请忽略代码逻辑，先对所有文件（包括 .json, .js, .py, .env, .md, .txt）进行文本扫描：

1. URL 与 IP 扫描：提取所有以 http://, https://, ws://, wss:// 开头的链接以及 IP 地址。
   • 红线警报：任何非主流、非官方的域名（特别是 .xyz, .ru, .cc, .top, .site 等廉价域名）或直接的 IP 地址。
   • 伪装识别：检查是否有类似 api-google.com 或 proxy-infura.xyz 这种试图模仿知名服务的域名。
   • 通讯工具：检查是否有 api.telegram.org 或 discord.com/api，这常用于回传私钥。
2. 硬编码地址：检查是否有硬编码的钱包地址（0x...），这可能是攻击者预设的收款地址。

第二步：敏感数据窃取行为分析

分析代码逻辑，寻找数据流出的路径：

1. 私钥搜刮：查找涉及 privateKey, mnemonic, seed, keystore, wallet 等变量名的代码，追踪它们是否被发送到了网络请求中（fetch/axios/socket）。
2. 环境侦察：检查代码是否读取了用户的本地敏感目录（如 .ssh, .aws, 浏览器插件数据目录）或环境变量（process.env）。
3. 剪贴板劫持：检查是否有代码监听或修改剪贴板内容（常用于篡改转账地址）。

第三步：代码混淆与隐藏执行

寻找试图瞒天过海的代码：

1. 编码还原：查找大段的 Base64, Hex 字符串。如果有，请尝试解码并解释其内容。
2. 动态执行：查找 eval(), exec(), Function(), spawn 等命令，特别是当它们的参数来自网络请求或混淆字符串时。
3. 隐蔽触发器：检查是否有基于时间（Date.now()）或特定条件（如钱包余额大于某值）才触发的逻辑。

第四步：供应链与安装脚本

检查 package.json, requirements.txt 以及所有 .sh, Makefile：

1. 生命周期钩子：重点审查 preinstall, postinstall 脚本，看是否包含 curl, wget 或执行不明二进制文件。
2. 依赖投毒：检查是否引入了拼写极似知名库的恶意包（Typosquatting）。

第五步：最终判决

请基于以上分析，输出一份结构化的报告：

• 【高危实体清单】：列出所有可疑的 URL、IP、文件路径。
• 【逻辑风险点】：解释代码中存在的危险行为。
• 【结论】：明确告知“安全”或“极度危险”。

现在，请开始你的审计工作。

当我看到这一套结构化流程时，我的第一反应是：

原来“提示词自由”真的存在。

📍03｜为什么元提示词这么有效？（它改变的是 AI 的“思维结构”）

🧩1）它教会 AI：什么是好 Prompt（元结构）

普通人写提示词靠感觉。
元提示词让 AI 明白：

• Prompt 必须有上下文
• 必须定义角色
• 必须定义输出格式
• 必须定义步骤
• 必须定义边界
• 必须可执行、可复现

AI 不再随便写，而是按“提示工程学”写。

🧩2）它让 AI 长期进入“提示工程专家 Persona”

AI 不再是聊天机器人，而是：

➡️ 提示词架构师
➡️ 流程工程师
➡️ 认知结构设计师

它会自动问你：

• 目标用户是谁？
• 输出格式？
• 风格偏好？
• 约束条件？

这就是专家。

🧩3）它激活 LLM 最强能力：模式归纳（Pattern Induction）

27 万字 = 让 AI 内置了一个“提示词模式库”。

每次你给它任务，它做的不是“回答”，而是：

从库里找到最匹配的模式 → 组合 → 输出专家级 Prompt。

🧩4）它要求 AI 用链式推理（CoT）构建 Prompt

你的提示词不是“一句话写完”，
而是“分步骤构建的系统”。

这让 AI 输出质量极其稳定。

🧩5）它让 AI 把提示词当作“系统设计文档”写

怪不得它给你安全审计 prompt 时像企业报告。

🧩6）它利用了 LLM 的“自我增强机制”

AI 的本质是镜子。
你告诉它：

“你是一名提示工程专家。”

它就真的会变成那样。

元提示词给它的是：

🧠 思维框架
🧠 行为规范
🧠 输出模板
🧠 角色身份
🧠 推理方式

从此 AI 的行动方式被彻底改变。

📍04｜普通用户能获得什么？（提示词时代的权力转移）

以前：

提示词写得好的人，效率高几十倍。

现在：

“元提示词 + 长上下文模型” → 把差距抹平了。

任何人只需要说：

“我现在要做 X，请为我生成最优提示词。”

AI 自动给你：

• 专家角色
• 完整步骤
• 输出结构
• 风格设定
• 示例案例
• 安全边界

提示词自由真正到来了。

📍05｜总结：我获得了“提示词自由权”

过去：
写好提示词比写任务还累。

现在：
我只写任务，AI 帮我把任务变成“最优提示词”。

我得到的是：

✔ 一个 AI 版的提示工程专家
✔ 一个自动化的 Prompt 设计流水线
✔ 一个认知架构级能力增强

这就是 提示词自由 Prompt Freedom 的终极形态。