干货丨用 chatgpt逆向推导「10w 文章」，让你1个人1天生产100篇超级爆文！（保姆级教程）-凯发ag旗舰厅

本篇内容，几乎适用于所有，你能用到的文章、文案领域。

为了方便大家记忆，我给它取名「361逆向推导法则」，即：

用3步推导过程，总计6篇文章/文案，最终生成1个可以让 chatgpt批量生成爆款文章的「通用指令」。

这套方法主打：

√   高质量；
√   10倍效率；
√   可套用，可复制！

用「361逆向推导法则」：

可以，批量化生成「指定风格的」爆款内容；还可以，帮其他企业代运营、代写，爆款内容。

对于想要从事自媒体、正在做自媒体，以及想要批量化生成优质内容的公司、团队来说，绝对「价值百万」。

接下来，我们以公众号10w 爆款文章为例，给大家演示一下这套方法。

一、找对标账号，找6篇参考文章

如果你已经找到对标账号，直接略过。如果不知道去哪里找，可以参考下面几个入口：

1）微信站内直接搜索

2）搜狗微信

3）新榜

4）清博指数

去上面几个渠道，找对标账号。

再从对标账号中，找到6篇爆款，或者你认为最好的文章。

ps：参考文章数量最好，介于3-6之间（少于3个，一般很难推导出符合对标账号风格调性的标准化指令；大于6个，后面更多是重复操作，不会给标准化指令提供太多价值信息，反倒浪费你的时间）。

文章找好之后，就到了最关键的3步核心推导过程了。

核心步骤1：抓取爆款内容，初步拆解

我们以知名公众号《反裤衩阵地》为例，给大家演示一下。

首先，要让 chatgpt能够读取到我们选择的爆款文章，这里有3种方法：

第一种：用 chatgpt plugins插件

我们从 chatgpt插件商店800多个插件里，筛选出所有可以抓取 url链接的18个插件。

在经过逐个测试之后，最终找到2个可以直接读取微信链接的插件，分别是：webpilot 和 scraper。

这种抓取方法特别简单，你只需要去微信搜索对标账号，然后点击上面的「复制网址」，就可以了。

接下来，把网址放到第一个指令中，chatgpt webpilot插件就可以进行初步拆解。

第二种：用 chatgpt代码解释器，上传文章

gpt-4 的代码解释器（code interpreter）是支持上传文件的，所以你也可以将对标账号的文章，这样上传：

1）先复制粘贴到 word、txt文档里；

2）然后，上传给 chatgpt代码解释器。

给它第一个关键 prompt之后，你会发现：

相比于 chatgpt webpilot插件，代码解释器（code interpreter）会基于我们的指令，反复调取文章信息，去优化它的回答。

直到它认为给到一个“相对满意”的回馈，才会停下来。

第三种：通过对话框，把文章投喂给 chatgpt

在测试中我们发现，目前 gpt-4 单次可发送字数总量十分有限，稍微长一点（1000字以上）的文章，发送给 gpt-4就会遇到系统报错。

这里有两个解决办法：

1）稍微修改一下指令，让 gpt-4分批次接收你的文章；

2）也可以用普通版本的 gpt-3.5，目前 gpt-3.5最大支持32k的 token量（大约是 15000-30000个汉字）。

核心步骤2：用逆向工程，让gpt生成「毛坯指令」

之所以叫「毛坯指令」，是因为基于单个爆款文章反向生成的指令，并不具备通用性。

想要生成一个优质的爆文，需要在多个「毛坯指令」的基础上进行合并、优化、微调。

接下来，给 chatgpt第二个 prompt——逆向指令，我们看一下它给到的结果。

看起来还是很不错的，非常细致地把《反裤衩阵地》的第一个爆款文章，进行 prompt逆向推导。

感兴趣的朋友，可以用上面的指令试一下，能不能生成一篇优秀的文章。

然后，重复上面的操作，把每一个爆款文章，都逆向生成一个「毛坯指令」。

√   毛坯指令 4

ps：因为篇幅限制，不给大家一一展示了。

核心步骤3：合成，并调教「通用指令」

第一步，合成上面的「毛坯指令」

合成时，遵的核心逻辑是：

√   把4个「毛坯指令」中相同、相近的部分，叠加合并；

√   把里面不同的部分，保留关键性描述，去掉具体的案例、关键词。

这里，你可以手动操作，也可以交给 chatgpt，让它一键优化。

比如给它这样一个指令：

“请读取上面文章中的内容，将4个指令合成一个「通用类指令」，要求：

1）保留里面相同相近的内容；
2）将有区别的地方，尤其是有案例描述的地方，叠加到一起。”

这样，你就得到一个粗略版「通用指令」。

第二步，优化上面的「通用指令」

到了这一步，我们测试过多个 prompt，发现：相比如让 chatgpt优化，还是手动优化的速度，会更快一些。

通用指令第一版（部分截取）：

有了「通用指令」，接下来我可以测试了，测试分为两种：

1）基于主题，让 chatgpt结合「通用指令」直接创作；
2）给 chatgpt一篇文章，让它结合「通用指令」进行改写（或者说洗稿）。

测试1：用「通用指令」直接创作

我们给它一个主题：《相比于社交，我更爱自己一个人》。看一下 chatgpt能创作出什么样的内容。

这是它给我的第一版：

整体的感觉尚可，但是距离我们要求的1500字，明显少很多，于是我让 chatgpt重新创作了一篇。

这是它给的第二版：

怎么样，整体文笔、结构、叙述风格，已经完全是水准之上，而且也有《反裤衩阵地》的一些味道了。

测试2：用「通用指令」改写文章

去微信搜索，随便搜到一篇名为《人生的美好到底是什么》的内容，8月15号发布，目前只有6个阅读。

复制它的链接，让 chatgpt基于「通用指令」进行改写。

嗯，大家可以去微信上，自行搜索对比一下。

最后，给「通用指令」增加限定设置，让它更完美

chatgpt 官方给到的演示中，prompt有一种被称为「限定设置」的结构，比如：

√   限定字数
√   限定输出格式
√   限定输出的温度值（template）
……

在经过多次测试之后，生成文章类的指令，字数限定在800-1500之间，chatgpt结果输出的质量比较稳定；

里面的 temperature（温度值）建议限定在 0.8-1.4 之间，可以适当调整。

ok，今天的演示就到这里了。

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