对新媒体内容运营来说，一个很重要的工作，就是分析各种对标文章，并对其进行拆解，然后学习内在逻辑，并且将这个内在逻辑和能力进行复用。
这个工作，借助AI可以更高效的实现，这个过程，也可以叫文章反编译或内容逆向工程。
今天把全部快速实现的过程，全部截图公开，希望对大家能有所帮助或启发。
此方法适用于新媒体内容运营团队或个人自媒体运营。
准备工作：
• 下载Trae国际版：https://www.trae.ai/
• 使用当前最好的模型来生成和迭代提示词
• 使用doubao 1.5 lite和朱雀AI来校验提示词的效果
注，此方法为基本的演示步骤，核心是帮助大家学会快速写出高质量、能达到预期目标的提示词。
很多时候，验证基本想法，可以完全借助AI来快速实现，这也是使用AI的MVP原则。
第一步：找对标文章
随机找了一篇文章
第二步：AI快速分析
在Trae的对话框，输入极简需求：帮我分析下这篇文章的结构、特点以及为什么能过AI检测、以及用户的转化比例较高：
如图：
AI首轮回复如下：
第三步：生成初稿提示词
指令如下：
AI生成的初稿提示词：
第四步：首轮提示词测试
将提示词放到Cherry中，用doubao 1.5lite进行测试
测试标题：《7个不为人知的秘方》
并将生成的文章用朱雀进行检查：
首次检测效果如下：
第五步：过AI检测指令升级
将截图发给Trae，进行提示词迭代
极简指令参考：
第六步：提示词迭代
第七步：增加限制指令
增加限制指令，确保文章内容安全性和一致性
极简指令参考如下：
第八步：二轮升级后的提示词
第二版提示词效果测试：
在doubao 1.5 lite中输入标题：7个不为人知的秘方
文章内容截图：
二轮迭代后朱雀AI检测结果：
示例提示词已开源至飞书文档中，地址可在文末查看。
文章反编译提示词
基于上文的思路，整理了一个初步的文章反编译提示词
部分提示词及逻辑如下图：
注：本篇文章分享的两套提示词都已同步开源至飞书文档：《用AI解决100个问题【提示词合集】》
本文详细拆解了如何借助AI进行文章的快速“反编译”，从寻找对标文章、AI 快速分析，到生成并迭代高质量提示词，每一步都提供了详尽的实操指南
当你看到这里，说明你已经掌握了一条把 “灵感” 快速变成 “可复制流程” 的捷径
通过这种“内容逆向工程”，你不仅能高效学习优秀文章的内在逻辑，更能将这些核心能力标准化、复用化
当你习惯先问「它为什么行得通？」而不是「我要直接模仿」，就已经站在更高维度思考，工程师拆代码、设计师拆界面、销售拆话术，本质都是在练习底层机制思考。