笑不活了家人们，今天哥们一打开微信，就被几张小卡片刷屏了。

不只是朋友圈，连我们上班用的工作群里，好多同事也都在发，都快赶上发疯四文案的了。

当然你也别以为这是啥奇怪小卡片，哥们特地放大了瞅，才发现这玩意是个新出的词语解释器，类似于一个词典，但会给你一些比较另类、毒舌的解释。

不信你瞅瞅，牛马是被驯化的人，是最廉价的齿轮；吗喽是被抛弃的劳动者，现代社会的游牧民族，这嘴也太毒了吧。

不是我说，你我无冤无仇，何至于此，大清早的就挨这么痛的刀子。。。

当然里边也不全是破防打工人的，还有阴阳别人的，比如说时下流行的创业新词 “ 主理人 ” ，直接给说成了按头强加审美的教主；

还有前几天表演了 7 : 0 大乐子的海参赞助商，说是总能让全国人民在失望中找到团结，跟脱口秀一样好笑。

不少同事也都表示，瞎说什么大实话。

咱就是说，虽然这玩意确实阴阳了点，但这些锐评高的还算是犀利，主打一个我爱说实话。

包括那些抽象网梗，它也能分析出点门道，只能说这东西还是有说法的，跟喂了一个梗指南进去一样。

不过嘛，虽然这玩意看着确实挺新意，但这种靠扎心吐槽大实话火起来的词典，它也并不是首创。

前几年的众包词典就已经是这个画风了，不过那个是英文版的，吐槽也是靠网友共创，有点类似有道词典的全球语音。

比如家这个单词，到他这里就解释成了：有你信任的马桶座的地方。

但这次的小工具真正牛的地方在于，这玩意不是靠代码一行一行敲出来的，而是全靠 AI 提示词就可以生成！

看下面这段咒语就明白了，这玩意本来是 Prompt 圈内的大佬李继刚做的，昨天一公布马上就是在小范围火了起来。

看上去很长是吧，实际上核心就是创建一个定制化 AI ，指定它的回答方式、输出效果，最后就交给 AI 自己搞就行。

李继刚大佬这段咒语是直接用在 Claude 3.5 Sonnet 上的，直接复制扔到聊天框里， Sonnet 就会识别出来这是让它搞智能体，然后自动运行，你输入啥词人家完了以后就给你啥代码，然后复制到编译器，就能看到输出的图片了。

当然也有网友为了帮大家跳过这一步，直接给集成到了网站上，一键出图那种，只不过这位网友用的是智谱 AI 作为底层，生成出来的回答在细节上可能会和 Sonnet 有所区别。

https : //hanyuxinjie.com/

那既然话都说到这份上了，不来一波经典的赛博斗蛐蛐肯定也说不过去。

为这我们还专门开了 Sonnet 的会员，顺道拉上了隔壁 ChatGPT-4o ，以及来自国内的通义、豆包、元宝、文心一言、智谱五家来横盘大对比，瞅瞅各的家大模型表现都如何。

为了公平起见，我们不用前面那段 Sonnet 特供版的咒语，而是用云中江树大佬的国行调制版本，对以上 7 家一视同仁，来一波公平竞技，诸君，买定离手啊。

题目我们就定成疯狂星期四，看看他们都能整出来什么花活。

首先登场的是正主 Sonnet ，丝毫没有意外，顺利跑出来结果，攻击性也是一如既往的拉满了，说这是消费的漩涡罢了，给哥们都整出负罪感来了。

然后是牢玩家 ChatGPT-4o ，对比之下瞬间就柔和多了，不过这回答紧扣题目里的疯狂二字，总让人感觉有点词穷。

不过毕竟不是本土选手，客场作战也算情有可原。

接下来开始本土嘉宾大秀，首先让杭州本地，绝对主场的通义千问来。

虽然三位选手提供了两种不同的日语翻译，但就文案来说，通义写的确实暖心多了。

而且背景文字的重点跟上面两位也有区别，通义的重点放在了星期四上，而两位外国选手选择了疯狂。

而到了豆包这里，攻击性再次拉起，文案内容也跟 Sonnet 相似，经典的 “ 唉，资本。 ”

但日语这块，豆包的翻译又出来一个新版本，有没有懂的老哥说一说，这几个日语哪个翻的最合适？

到了鹅厂的元宝这里，好家伙又给出了另一个截然不同的日语翻译，它的文案重点给放到了体验上，吃完炸鸡导致钱包空虚身体疲敝。

但是哥，你看看你那名儿，元宝啊，真不至于 v 个 50 身体就掏空吧。。。

虽然大家在翻译这块不尽相同，但到底都还是跑出来了，还是在咒语完全相同、公平竞技的模式下。这确实说明国内 AI 在理解力这块还是相当出色的，丝毫不逊于 Sonnet 和 GPT-4o 。

不过最后登场的文心一言和智谱这里，反而出了点状况。。。

简单来说，智谱能按要求生成智能体，但是代码似乎有行数限制，只能有 125 行，跑不完结果。

而文心一言 4 ，由于对话框字数限制，没法写完代码的案例。。。

最后，世超想说的是，其实这些年这类的 AI 整活小工具，确实不少，比如前段时间很流行的表情包神器 Glif ，攻击性那叫一个扎心。

做类似的玩意儿，实际上也不是非常难，本质上就是利用大模型的能力，完成一些过去得会代码才能干的活。

但这次的小出圈儿，世超觉得很大程度上，还是李维刚老师的提示词写的太好了，让这 “ 汉语新解 ” 的效果足够拔群。

毕竟面对相同的大模型，拼的，还是那就是大伙们对提示词的掌握能力了，因为即便是不需要会代码了，写提示词还是有一定的门槛的。

像是这次汉语新解的提示词作者，之前就提到过，每个大模型可能都有它自己最喜欢、最能接受的提示词语法，像 Claude 就喜欢采用 XML 框架性的描述， ChatGPT 遇到 XML 和 Markdown 的时候，也会有明显的区别等等。

总之，写提示词还真是一个技术活。

不过嘛，随着 AI 的实力越来越牛，未来的写提示词的门槛，肯定会越来越低。到时候，可能是才学会说话的小孩哥，也能让 AI ，做出他心中想要的应用。