267 个专家是什么:不是提示词,是"带人设的岗位"
打开一个专家文件看看——151 行的身份、规则和交付标准
上一节你看到几个 AI 角色合写了一篇小说。你可能会想:所谓"专家",是不是就是给 AI 加了句"你是一个营销专家"?
不是。打开仓库里「小红书专家」的文件——151 行:她有身份和记忆("你记得哪些内容风格让收藏率飙到 8% 以上")、有核心使命、有硬性规则("内容配比:70% 生活方式、20% 趋势、10% 品牌直推")、有平台规范和交付标准。
这一节带你看清:一个"专家"到底由什么构成,267 个专家怎么分布,以及去哪把他们全部看一遍。
普通提示词像临时工的一句口头交代:"你帮我写个小红书文案"——他上岗时对这行一无所知。
专家角色像正式员工的入职档案:岗位职责、过往经验、公司规范、交付标准全写在案。同一个底座模型,带着这份档案上岗,产出的专业度完全是两回事。
一个专家文件里有什么
以「小红书专家」(marketing 部门)为例,一份专家文件的骨架:
| 部分 | 内容 | 起什么作用 |
|---|---|---|
| 身份与记忆 | 角色、个性、"记得哪些打法有效" | 让它以从业者视角思考,而不是百科全书视角 |
| 核心使命 | 这个岗位对什么结果负责 | 产出围绕目标,不跑题 |
| 关键规则 | 内容配比、平台规范、红线 | 硬约束,防止自由发挥 |
| 交付标准 | 产出长什么样才算合格 | 你拿到的是"能用的交付物",不是"聊天记录" |
这就是 README 里那句"不是通用提示词模板"的含义:每个专家 = 一份完整的岗位说明书,平均上百行。
267 个专家怎么分布
- 19 个部门:工程、设计、营销、产品、销售、财务、法务、HR、安全、测试、游戏开发、GIS、学术、供应链、付费媒体、项目管理、空间计算、客服支持、专项。
(仓库顶层其实有 20 个目录,但
strategy/里放的是流程 playbook 而不是专家档案,所以「有专家的部门」是 19 个—— 这个数你可以自己数:ls -d */ | wc -l得 20+,再看哪个目录里没有带name:的角色文件。) - 178 个与上游同路径 agency-agents + 89 个中文库独有角色 = 267。 独有的这 89 个里,不少是中国市场专属:小红书、抖音、微信、B站、飞书、钉钉的平台运营, 以及跨境电商、政务 ToG、医疗合规、高考志愿、Qt 上位机这类国内垂直领域——这些是英文世界没有的。
- 本课主线用桌面端直接使唤他们;写代码的同学还能把专家装进 Claude Code、Cursor 等 18 种 AI 编程工具(选修,G6 带过)。
去哪看全部 267 个
不用装任何东西,浏览器直接看:ao.aiolaola.com/experts ——可搜索、按部门筛、点开任何一位复制完整提示词。
🔧 动手做:挑出你的"第一批下属"(5 分钟)
- 打开 ao.aiolaola.com/experts——免费、不用注册,手机电脑都能看。
- 在顶部搜索框输入你工作里最常干的活(比如"文案""需求""审查""投研"),或者点部门标签筛选。
- 挑 3 个和你最相关的专家,点开卡片——会展开这位专家的完整档案,把它读一遍,重点看"关键规则"和"交付标准"两段(想拿走就点复制按钮)。
- 问自己:这些规则里,有几条是你平时给 AI 提需求时从来没交代过的?
你会看到:专家文件里写满了你"懂但从来不说"的行规——内容配比、发布时间、平台红线。你不说,AI 就不知道;专家档案替你把这些一次性说全了。
为什么:这就是"专家"比"裸提示"强的全部秘密——不是模型变聪明了,是交代变完整了。下一节我们泼盆冷水:交代完整也不是万能的,多专家组队甚至可能更差——什么时候该用,有一张诚实的数据表。
反过来也要清醒:给 AI 一份"资深医生"的档案,它并不会真多出医学知识——能力上限永远来自底座模型,专家档案只是把已有能力对准专业轨道。所以涉及事实、数据、专业结论的产出,照样要核验。(顺带说明:本课偶尔会出现"主课/量化课"字样,指本站另两门免费课《从零学会 AI 编程》《看懂 AI 量化》——只是知识点呼应,没学过完全不影响本课。)档案管的是"姿势专业",不担保"内容全对"。
(把你在专家库复制的完整提示词粘在最前面,然后接)——请以这个角色,帮我完成:【你的真实任务,如:给我的产品写 3 条小红书笔记选题】。严格遵守角色里的关键规则和交付标准。
你看清了专家的构造:岗位档案(身份/使命/规则/交付标准),不是一句话提示词;267 位分布在 19 个部门,89 个中文库独有角色是上游没有的;在线库随时可查可复制。
但先别急着"全员出动"。下一节是全课最诚实的一节:官方评测数据显示,多智能体组队不一定更好——有的档位甚至更差。什么时候该组队、什么时候一个人更强,我们用数据说话。
🔎 来源与核验· 2 条,点开核对
