10 月 2 日 Karpathy 发了一条帖子，讲怎么写才好理解语言模型的输出。这两天的中文解读基本都在转同一份清单：ASD-STE100 受控写作、图解、网页、定制讲解视频，一级比一级"even better"。
这份清单没错，但照着抄你会失望——因为你抄的是一个词，而他用的是一套做法。
真正值得抄的是这句话：先知道你要什么效果，再找一个能指向它的名字，然后拿去试。
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## 先说这个词本身：ASD-STE100 是什么

它是一套受控英语规范，最初为航空航天维修手册设计。1979 年欧洲航空业发现，手册写得再漂亮，机务人员各读各的理解、照样出事故，干脆发明一种"被管住的英语"：2005 年定名 ASD-STE100（Simplified Technical English，简化技术英语）。规则极严——程序性句子不超过 20 个词，描述性句子不超过 25 个词，一段最多 6 句，名词短语不超过 3 个词，词典里只有约 900 个批准词汇，而且一个词只允许一个意思：要说 use，不许说 utilize；要说 before，不许说 prior to。
Karpathy 的发现是：LLM 对这套规范熟得很，照它写出来的东西干净、易读。
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## 第一步：先知道自己想要什么效果

这一步看着最普通，恰恰是大多数人跳过去的。
我们习惯的问法是"帮我解释一下 XX""能不能写得专业一点"——这不是效果描述，这是许愿。模型不知道什么叫"专业"，于是给你行业黑话、长句、抽象名词，看着唬人，读完没懂。
Karpathy 心里有的是一个非常具体的效果：我要在最短时间内无误地把这段东西读懂。这个目标可以翻译成可验证的条件——句子短、主谓宾清楚、一个说法从头到尾同一种写法、动词优先。
关键动作：把"想要更好"翻译成"想要哪几条具体的东西"。写不出来没关系，那是第二步的事。
## 第二步：找一个能指向这个效果的名字

这是整条链路里最值钱的一步，也是最少人做的一步。
通常我们会怎么干？把上面那几条翻译成提示词："请用短句，使用主动语态，避免抽象名词，保持用词一致……"——写一堆，也有效果，但边界是糊的，模型每次自由发挥的程度都不一样。
Karpathy 没这么干。他去找了一个已经存在、并且被人认真编纂过的名字。
这就是名字的力量：ASD-STE100 这五个字符，是一整套规则的压缩包。它背后有争议过、验证过、出版成一本书的边界——哪些词能用、句子长什么样，全都写死了。你在提示词里念这个名字，等于把整本书挂给模型，比你现场写十条要求省事，而且准得多。
更妙的是，这个名字在模型的训练语料里是一个高辨识度的坐标：它不是形容词，是一个专有名词，指向一堆高度一致的技术文档和规范讨论。念它，模型的注意力就被拽到那一小片一致的数据分布上，而不是在"好文风"这个模糊平原上随便挑一个方向。
所以这一招的本质是：不要给模型描述，给模型一个坐标。
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## 第三步：拿去试，然后带着结果回来调

Karpathy 最有实战感的一句在这里：spec 太硬了，他就说"写到 80% 的 ASD-STE100 就行"。
请注意他调整的是什么——不是推倒重写提示词，而是拧那个标尺。因为你用了名字，质量标准已经固化在那个词里，剩下只需要一个百分比旋钮：太生硬调 60%，太松散调 90%。
没有名字的人做不到这一点。描述写的提示词一旦不好用，只能推倒重写，然后从零开始摇。
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## 不知道那个名字叫什么，怎么办

这招唯一的门槛：你得知道 ASD-STE100 这个名字存在。多数人不知道。
好消息是，现在可以让模型替你做这一步。直接问它：「有没有针对 XX 场景的现成写作规范或标准？给三个候选名字，各自说清它约束了什么。」
Karpathy 那条帖子底下就有人已经把它做成了开源 Skill——粘贴进来就能用。这本身就是"找名字"的结果。
顺手给你几个可以直接试的坐标，不必局限在写作：每个领域都有已经被人编纂好的名字。

|你想要的效果|可以直接挂的名字|
|:-:|:-:|
|代码风格统一|Google Style Guide / PEP 8|
|文档句式规范|Google Developer Documentation Style Guide|
|无障碍设计达标|WCAG 2.2|
|安全评审有清单|OWASP ASVS|
|UI 设计语言一致|Material Design / Apple HIG|
|讲数学要动画感|3Blue1Brown 风格（Karpathy 自己用的这个）|
还有一个必须做的动作：验证模型是真的懂这个名字，还是在编。办法很简单——先别让它干活，让它复述这个标准的三条核心规则，答得出来说明这套规则真的被加载起来了，答不上来或说得很笼统，就换个名字或直接补描述。
顺带说一句，Karpathy 那条四层台阶里的后两级，用的也是同一套做法：不要大段文字 → 找一个名字叫"diagram"；要能点能动的 → 找一个名字叫"HTML"；要会动会讲的 → 找一个名字叫"3b1b style"。看起来是四个技巧，其实是同一个动作做了四遍。
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## 把这套做法沉淀下来：给自己也造一个名字

最后一层，是把这个方法从"每次想一遍"变成"一次性资产"。
如果你发现自己反复要求同一类效果——报告要结论先行、代码注释要说清为什么、给老板的稿子不超过三段——那就别每次重写了。把那套约束写成一份固定说明（Skill、自定义指令、slash 命令都行），给它起个名字，比如"我的 STE"。从此以后你只写一句：按"我的 STE"来写。
这一步做完，你的提示词就从"每次重做一道菜"变成了"每次拧一个旋钮"。这也是我认为 Karpathy 结尾那句话最实在的含义：既然代码和智能越来越便宜，那就多造一些只为你服务的、小小的、可以随手改的标准。
回到开头那句判断——AI 干的活越多，我们越往上挪到"监督和理解"这一层。在这个位置上，谁能把"我想要什么"说清楚，谁就占便宜。而最省力的说法，往往就是一个名字。
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## 今天就能试的三句话

先问自己一句要把问题解决成什么样：把"我要更好"翻译成"我要哪几条具体的东西"。
再让模型给你一张名单：有没有针对这个场景的现成规范或风格？给三个候选名字，各说清它约束了什么，并且先复述三条规则证明你真的懂。
最后拧旋钮而不是重写：定下名字后只调强度，"80% 地遵循 X""再口语一点"，带着上一版结果回来改。
我的看法：以前我们优化的是"怎么问"，接下来要优化的是"AI 怎么答"。而要让 AI 答得准，最快的办法不是多写几句形容词，是给它一个它认识的名字。

让我们携手共创更多美好时刻！
我是 AI大眼萌，热衷于分享 AI 观察与干货。

10 月 2 日 Karpathy 发了一条帖子，讲怎么写才好理解语言模型的输出。这两天的中文解读基本都在转同一份清单：ASD-STE100 受控写作、图解、网页、定制讲解视频，一级比一级"even better"。这份清单没错，但照着抄你会失望——因为你抄的是一个词，而他用的是一套做法。真正值得抄的是这句话：先知道你要什么效果，再找一个能指向它的名字，然后拿去试。

别抄 ASD-STE100 这个词，抄 Karpathy 找词的方法

Karpathy 10 月 2 日发了条帖子，中文圈都在转他那份"四级台阶"清单。但照着抄你会失望：你抄的是一个词，他用的是一套做法——先知道自己想要什么效果，再找一个能指向它的名字，然后拿去试。这篇讲透这套做法，附可直接用的提示词。

项目经理

人工智能

先定义效果再找名字，比描述要求更省力。Karpathy用ASD-STE100示范：念专有名词，等于把整套规则压缩包挂给模型，拧百分比旋钮调强度，而非重写提示词。让模型推荐规范名，复述规则验证，最后起个个人名字沉淀为资产。

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