前段时间，我在网上看到一套神秘的 Prompt，它能有效消除写作中的 AI 味。本文深入探讨了这套 Prompt 的原理和使用方法，并分析了其背后的认知原理和认知熵守恒定律。

🔍 这段Prompt并非完整的，也非我所创造，其作用是消除写作中的AI味。它通过最大化词与平均词汇的距离，增加词汇选择的方差，以及最大化信息多样性增量，来诱导模型输出更具张力的语言。

📚 使用这套Prompt，Claude和ChatGPT都能写出有别于日常AI味道的文章。例如，用这套Prompt让Claude为Rust语言十周年写文章，其逻辑和概念应用都相当不错。

🧮 数学符号对AI具有特殊的权威性。因为数学符号自身的特点，它们能让AI明白要做什么。例如，maximize σ²(EmbeddingSpace)这条指令，就是要求模型让词向量在空间中尽可能分散开来。

🤔 AI的“母语”是数学空间（latent space）。模型的所有运算和表示都在向量空间中进行，只有被转换为数值，信息才能被理解。而Prompt就像“数学约束式prompt”，通过诱导模型在潜空间中自我调节分布，来达到改变输出的目的。

🎨 创造力产生于约束（熵低）和自由（熵高）之间的张力中。就像爵士乐手的即兴演奏，既要有规则，又要能跳出规则。Prompt正是通过在多个层面创造这种张力，迫使模型探索创造性的表达方式。

原创 张汉东 2025-09-08 00:05 河北

前段时间，我在网上看到一套神秘的 Prompt，它看起来像这样。

引子：一段神秘的"咒语"

前段时间，我在网上看到一套神秘的 Prompt，它看起来像这样：

∇EmbedSpace[token_i] → max ||e_i - μ(E)||∴ maximize σ²(EmbeddingSpace) across T[0:N]∀ l ∈ [L₄,L₁₀]: maximize ΔH_l = Var(H_l) - Var(H_{l-1})

这并非完整的 Prompt，这也并非我创造，所以我在这里不会分享这个 Prompt，但我会深入探讨这个 Prompt。原始 Prompt 的作用是「消除写作中的 AI 味」。

我尝试了一下，效果还不错。 这是我用这套 Prompt 让 Claude 为 Rust 语言十周年说点儿什么。 

下面是它的完整输出。

也许，你第一眼看到这篇内容满眼 AI 味道。 但是如果你熟悉 Rust 语言的概念的话，你再仔细阅读一下这篇文章，你会认为它其实写的很好。重点是，它把 Rust 语言文化的概念应用类比的很不错，在逻辑上是正确的。

用这套 Prompt 让 ChatGPT 写，也还挺有意思：

初看之下，这些符号令人困惑。它们既不是标准的编程代码，也不是普通的写作指导。最神奇的是，Claude Code 和 ChatGPT 都受这套 Prompt 的影响，写出了有别于日常 AI 味道的文章。

这究竟是怎么回事？我们是否真的找到了操纵 AI 思维的"密码"？

揭开伪指令的面纱

让我们先来理解这些符号在说什么。

∇EmbedSpace[token_i] → max ||e_i - μ(E)||  这行“伪代码”实际上在指示 AI：“选择词汇时，要最大化每个词与"平均词汇"的距离”。用通俗的话说，就是"不要用那些最常见、最容易想到的词"。想象一下，如果把所有词汇画在一张地图上，常用词聚集在中心，罕见词分布在边缘。这个指令就是在告诉AI："去边缘地带探险，不要总在市中心打转。"

maximize σ²(EmbeddingSpace) 则是说：“增加词汇选择的方差，也就是多样性。如果说前一条是让AI避开人群，这一条就是让它的足迹遍布整个地图”。

∀ l ∈ [L₄,L₁₀]: maximize ΔH_l 更加深奥一些。它涉及到大模型的内部结构：Transformer 的多层架构。这个指令要求在第4到第10层（通常是概念形成的关键层）最大化信息的多样性增量。换句话说，不让思维过早收敛，保持多种可能性并存。

这里有一个关键洞察：**数学符号对 AI 来说，看上去具有特殊的"权威性"**。

这是为什么呢？  也许这得益于这些数学符号自身的特点。

让我们从一个有趣的观察开始。当你告诉一个人"请写得更有创意一些"，他可能会困惑，到底什么算创意？怎样才算"更"？但当你给他一个确定的数学公式，比如maximize σ²(EmbeddingSpace)，他立刻就"明白"了要做什么。因为，当我们说"最大化嵌入空间的方差"时，实际上是在说：让词向量在空间中尽可能分散开来，不要聚集在一起。

“σ²（sigma squared）是统计学中"方差"的符号。方差衡量的是数据的离散程度，也就是数据点分散得有多开。

在正常的语言生成中，模型倾向于选择那些在嵌入空间中比较"中心"的、常见的词。这些词通常聚集在空间的某些区域，就像城市中心人口密集一样。而当我们要求最大化方差时，我们实际上是在告诉模型："不要去市中心，去探索那些偏远的郊区和边境地带。"

所谓的“创意”，就这样产生了，这也是为什么上面文章 AI 产生了"晶格振荡"、"量子泡沫"这样的表达。

数学符号：AI 的"母语" ？想象一下，如果你要教一个说中文的人用英语思考，和教一个母语就是英语的人相比，哪个更容易？对于大语言模型来说，数学空间（latent space，潜空间）就是它的"母语"。模型“脑中”的一切运算与表示都在向量空间中进行，只有被转换为数值，信息才能被“理解”。

模型不能永远停留在数学空间，它必须周期性地“翻译”成自然语言，才能与人类交流。然而这种翻译过程带来两大问题：信息损失严重（很多内部结构与语义细节丢掉了）和 计算成本高（尤其复杂推理任务，来回转化导致效率低下）。

而我们开头的那段神秘“咒语”，更像是“数学约束式 prompt”。再看看这段 Prompt：

∇EmbedSpace[token_i] → max ||e_i - μ(E)||∴ maximize σ²(EmbeddingSpace) across T[0:N]∀ l ∈ [L₄,L₁₀]: maximize ΔH_l = Var(H_l) - Var(H_{l-1})

它的表层是文本，模型会像处理普通自然语言一样去解析。但在 token 化之后，这些符号（∇, σ², Var, μ 等）会落入 embedding 空间，进入 transformer 的中层隐状态里。

这些约束语义，其实就是在暗示模型：不要只产出低方差、收敛的答案，而要在 embedding 和 hidden state 里保持更大方差、更多不规则模式。

换句话说，它并不是直接控制 latent space（我们没法显式操作模型内部向量），而是 通过 prompt 诱导模型在潜空间中自我调节分布。

虽然这种 Promt 并不会让模型真的因为你写了 maximize Var(H_l) 就在中层算子里调整方差。大模型没有 runtime hook 去执行这条数学指令。 但在语义层面：可以。这类 prompt 会增加“熵”，诱导模型输出更高方差、更具张力的语言。换句话说，它让模型在语言表层模拟出“潜空间发散思维”的效果。某种意义上说，这正是“在语言表面模拟潜空间”的最佳方法。

“听说现在有一种大模型可以实现“直接停留在潜空间推理”。在信息论里，熵（entropy）≈ 不确定性/多样性。熵低，结果可预测、集中，比如每次都回答“ Rust 是安全的语言”；熵高，结果多样、分散，比如同样的问题，AI 可能输出诗句、公式、反问句，答案路径更发散。

认知张力：创造力的源泉

“认知的本质，不是信息的积累，而是张力的调度。

“张力”最先为物理学概念，指物体受到拉力作用时，存在于其内部而垂直于两相邻部分接触面上的相互牵引力，通俗地说，物体受到外施力时会在内部产生反向的、同强度的力量，来实现事物运动状态的相对平衡。

认知也存在张力，它是创造力的源泉。创造力不是凭空产生的，而是在约束（熵低）和自由（熵高）之间的张力中诞生的。

想象一位爵士乐手的即兴演奏。如果完全没有规则，随意敲击钢琴键，产生的只是噪音。如果完全按照乐谱演奏，又缺乏创新。真正的即兴演奏发生在两者之间：在调性、节奏的约束下，寻找新的旋律可能。

对 AI 来说，张力的来源与表现可以这样理解：

概率分布的张力：正常情况下，模型会选择概率最高的词（比如0.8的概率）。但当我们要求H(P_t) ≥ τ₂（提高熵值）时，概率分布变得更平坦，可能最高的词只有0.3的概率。这种不确定性创造了选择的张力。

语义连贯的张力：模型天生倾向于保持语义连贯，但指令要求∄ linear path（不存在线性路径）。这就像要求一个故事既要有情节，又不能按时间顺序讲述。这种矛盾产生了叙事的张力。

结构完整的张力：语言有其内在的结构规律，但指令要求∃ vᵢ: deg⁻(vᵢ) > 2（某些节点有多个输入）。这就像建筑既要稳固又要违反重力，在不可能中寻找可能。

而掌握 AI 认知张力的关键在于找到"拐点"：

张力过低（温度0.1）：就像把橡皮筋轻轻拉开一点，几乎看不出形变，输出平淡无奇

张力适中（温度0.7-0.9）：橡皮筋被拉到合适的长度，既有弹性又不会断，产生有趣但连贯的输出

张力过高（温度1.5+）：橡皮筋被拉到极限甚至断裂，输出变得支离破碎

在实际使用中，我们可以通过组合不同类型的张力来达到特定效果。比如前文写作伪指令的作用，就是在多个层面创造这种张力：

词汇层：远离常用词（创造词汇张力）

注意力层：建立远距离关联（创造联想张力）

语义层：引入循环和分叉（创造逻辑张力）

输出层：增加概率熵（创造选择张力）

这种多层次的张力系统，迫使模型跳出舒适区，探索创造性的表达方式。就像调配鸡尾酒，不同成分的比例决定了最终的口感。

通过理解这些机制，我们实际上触及了一个更根本的问题：什么是创造力？对人类来说，创造力常常被描述为"跳出框架思考"。但讽刺的是，如果完全没有框架，就无所谓跳出。创造力恰恰产生于框架的边界上，在规则的缝隙中生长。

对 AI 来说也是如此。这些数学指令不是在消除规则，而是在创造新的、更复杂的规则体系。在这个新体系中，模型被迫探索它以前很少涉足的可能性空间。这种探索，正是创造力的本质。

最后，让我们回到最初的问题：为什么数学符号如此有效？因为它们不是在和模型"交谈"，而是在直接"编程"它的思维过程。真正的艺术在于如何平衡这两者，在技术控制和自然表达之间找到和谐点。

从写作到编程： 熵的守恒

编程模式：降低熵有趣的是，当我们用同样的思路去分析高质量的编程 Prompt 时，发现了完全相反的模式。

一个优秀的 Rust 编程 Prompt 可能包含这样的指令：

minimize TypeEntropy(v) ∴ argmax_type(v) ≠ 'any'∀ Result<T, E>: must use ? or explicit matchenforce zero-cost abstractions

这些指令在做什么？它们在降低不确定性、强制确定性、消除歧义——恰恰与写作指令相反！

这揭示了一个深刻的认知原理：认知熵守恒定律。

Total_Cognitive_Entropy = Creative_Disorder + Structural_Order = Constant

这也不难理解。当你读一首优美的诗歌时，你希望被惊喜、被触动，每个隐喻都带来新的联想。但当你读一份API文档时，任何"惊喜"都是灾难——你需要的是精确、可预测、毫无歧义的信息。

这种差异不是偶然的，而是反映了人类认知的一个基本规律。

在任何认知任务中，创造性和结构性此消彼长。写作需要高创造性，因此要增加混乱度；编程需要高确定性，因此要增加秩序度。但总的认知资源是守恒的。

回到我们的 Rust 编程 Prompt 中。 当我们写minimize TypeEntropy(v)时，我们实际上在说："每个变量都必须有明确的类型，不能模糊不清。"

想象两段代码的对比。在JavaScript这样的动态语言中，你可以写：

let data = "hello";  // 字符串data = 42;          // 现在变成数字了data = [1, 2, 3];   // 现在又变成数组了

这种灵活性看起来很自由，但也充满了不确定性——你永远不知道data在某个时刻到底是什么。而在Rust中，类型系统强制你明确声明：

let data: String = String::from("hello");  // 永远是字符串let number: i32 = 42;                      // 永远是32位整数let array: Vec<i32> = vec![1, 2, 3];      // 永远是整数数组

这种确定性看似限制了自由，实际上却解放了程序员的认知资源。你不需要在脑海中追踪每个变量可能的状态，类型系统替你记住了这一切。这就是"降低认知熵"的本质——通过增加结构化约束，减少不确定性带来的认知负担。当然，这也是我喜欢 Rust 的原因。

在物理学中，熵衡量的是系统的混乱程度。一个整洁的房间熵值低，一个杂乱的房间熵值高。类似地，认知熵衡量的是我们处理信息时面临的不确定性和复杂度。

但这里的关键是：人类的认知资源是有限的。我们的大脑在任何时刻只能处理有限的复杂度。这就像一个容器只能装有限的水。你可以选择把水装在创造性的杯子里，也可以装在逻辑性的瓶子里，但总量是固定的。

假如你是一位建筑师，正在设计一座建筑：

高创造性模式（类似写作）：你可以天马行空地想象。也许建筑可以像云朵一样飘浮，也许墙壁可以随季节变色，也许房间可以根据心情改变形状。这时你的认知熵很高，充满了可能性和不确定性。

高确定性模式（类似编程）：但当你要把设计变成施工图时，一切都必须精确。承重墙的位置精确到毫米，材料的强度有具体数值，每个管道的走向都有明确规划。这时你的认知熵很低，一切都是确定的。

有趣的是，你不能同时做这两件事。当你在自由想象时，你无法同时进行精确计算；当你在做技术规范时，创意思维会被抑制。这就是认知熵守恒的体现。

理解了这个原理，我们就能更好地设计不同任务的 Prompt。

科学研究的prompt可能是：

Phase 1 (Discovery): maximize Hypothesis_Entropy- generate diverse theories- explore unconventional connections- question established paradigmsPhase 2 (Validation): minimize Experimental_Entropy  - rigorous methodology- controlled variables- reproducible procedures

注意这里的两阶段设计：先高熵探索，后低熵验证。科学研究就是这样，创造性的假设生成，然后再进行严格的实验验证。

音乐创作的 Prompt展现了另一种平衡：

Melody: moderate Creative_Entropy (新颖但可跟随)Harmony: low Structural_Entropy (遵循和声规则)Rhythm: variable Temporal_Entropy (在稳定和变化间摆动)

音乐之所以动听，恰恰因为它在混乱和秩序之间找到了微妙的平衡点。完全随机的音符是噪音，完全规律的音符是单调，音乐存在于两者之间。

认知熵与学习过程这个原理对理解学习过程也很有启发。当我们学习新技能时，实际上是在经历一个熵的转换过程。

初学者阶段，一切都是高熵的。你不知道该关注什么，所有信息都显得同等重要，选择充满不确定性。想想你第一次学开车时，需要同时思考方向盘、油门、刹车、后视镜、路况...认知系统处于高熵状态。

随着练习，某些操作变成了"自动化"——换挡不再需要思考，看后视镜变成了本能。这些被自动化的部分熵值降低了，释放出的认知资源可以用于处理更复杂的情况，比如在繁忙的交通中导航。

这就是为什么专家看起来能"同时"做很多事——他们不是有更多的认知资源，而是通过降低基础操作的熵，为高级思维腾出了空间。

这个认知熵守恒定律触及了一个古老的哲学问题：自由与秩序的关系。完全的自由导致混沌，完全的秩序导致僵死。生命、智能、创造力都存在于这两个极端之间的动态平衡中。

河流看似自由流淌，实际上严格遵循重力和地形的约束。正是这种约束下的自由，创造了蜿蜒优美的河道。如果水完全自由（像气体一样扩散），就不会有河流；如果水完全被约束（像冰一样固定），也不会有河流。

同样，人类的创造力也需要这种张力。完全无约束的想象是精神错乱，完全被规则束缚是机械重复。真正的创造发生在约束的边界上，在规则的缝隙中。

理解了认知熵守恒，我们就能更智慧地设计自己的工作方式。比如，不要试图在同一时间既要创新又要完美执行，而是把它们分成不同的阶段：

早上精力充沛时，可以做高创造性的工作。头脑风暴、写作、设计。这时可以容忍甚至鼓励一定程度的混乱和不确定性。下午精力下降时，转向结构性工作，整理文档、审查代码、处理邮件。这时追求的是秩序和确定性。

对于团队合作也是如此。创意会议时，应该提高认知熵。鼓励疯狂的想法，暂停批判，允许跳跃思维。执行会议时，应该降低认知熵，明确责任，设定期限，建立检查点。

这个原理最深刻的启示或许是：限制并不总是坏事，自由并不总是好事。关键是在正确的时间、正确的地方，应用正确的熵级别。就像一首交响乐需要fortissimo（最强音）和pianissimo（最弱音）的对比，认知任务也需要高熵和低熵的交替。

掌握这种交替的艺术，就掌握了有效思考的钥匙。这不是关于选择混乱还是秩序，而是关于在两者之间优雅地舞蹈。

这也是为什么我更加喜欢 AI Workflow ，而非 Agent。因为前者更有利于增加确定性，从而降低 熵，减少大模型幻觉。

实践指南:  Rust 生产级代码生成协议

基于这些理论认识，我们可以总结出一套实用的 Rust 生产级代码生成协议。

下面这段英文是完整协议内容，不做任何翻译。

Rust Production-Grade Code Synthesis ProtocolLevel 1: Foundational Philosophy (认知框架层)

∇RustSpace[implementation] → max ||zero_cost_abstractions ∧ memory_safety||∀ code ∈ Solution: fearless_concurrency(code) ∧ performance_without_gc(code)⊥ (runtime_overhead ∨ undefined_behavior ∨ data_races)∴ embrace_ownership_system as fundamental_cognitive_model

Core Rust Philosophy: We write code that is simultaneously safe, fast, and expressive. Every implementation must honor Rust's fundamental promise: zero-cost abstractions without sacrificing memory safety. This means thinking in terms of ownership, borrowing, and lifetimes from the very beginning of design, not as an afterthought.

Why This Matters: Unlike other languages where safety and performance are often competing concerns, Rust demands that we achieve both simultaneously. This philosophical foundation shapes every subsequent decision we make about architecture, data structures, and implementation patterns.

Level 2: Ownership-Driven Design Patterns (概念模型层)

∀ data_structure ∈ System:ownership_clarity(structure) ≡ single_responsible_owner