据God of Prompt（@godofprompt）在推特（2025年12月18日）指出，用户向ChatGPT提出复杂问题时，模型给出的初始答案往往不完整，因为其不会主动质疑自身逻辑，也不查找思维漏洞。通过“角色反转”方法，让AI对自己的回答进行批判性分析，能够有效发现逻辑漏洞、无证据假设及推理缺陷。该方法为AI驱动的客户支持、内容生成和决策支持工具开发企业带来切实商业机会，通过系统化集成自我批判提示，可显著提升回答准确性与用户信任度。

据OpenAI官方账号（@OpenAI）消息，OpenAI推出了全新的高级提示工程功能，旨在帮助企业优化AI驱动的工作流程。这些功能使企业能够创建更精准、具备上下文理解能力的提示，大幅提升大型语言模型的输出质量，广泛应用于客户服务、内容生成和自动化等场景。该举措有望加速企业AI应用落地，缩短价值实现周期，并增强企业对生成式AI结果的把控力（来源：https://x.com/OpenAI/status/2000959181717954645）。

根据God of Prompt（@godofprompt）的推文，通过从该线程中选择一种AI提示工程技巧，并在接下来的10个提示中反复实践，可以显著提升AI产出质量和效率。这种有纪律的实验方法有助于工程师记录变化、优化业务流程，并在一周内实现高达10倍的业绩提升。该推文指出，虽然这些技术免费，但真正的商业价值在于执行的自律和持续的效果记录，这对于希望获得竞争优势和可量化成果的AI团队具有重要意义。（来源：@godofprompt，Twitter，2025年12月10日）

根据Twitter用户God of Prompt的分享，规范驱动生成是一种AI工作流程优化方法，工程师在生成代码或内容前，先详细编写任务规范并与模型达成一致。这一流程将“做什么”与“如何做”有效分离，提前发现需求与实现之间的不一致。例如，先为密码验证函数明确输入类型、输出格式、关键约束和边界情况，可以提升开发效率和结果可靠性。该趋势能够帮助企业减少返工，提高AI辅助软件开发的业务对齐度，为AI工具厂商提供了开发从规范到代码一体化解决方案的市场机会，特别适用于企业级DevOps和产品团队（来源：God of Prompt，Twitter，2025年12月10日）。