逆向工程方法论

如何逆向任何 AI 系统的提示词?

第一步: 观察输出格式

• 分析 API 响应结构

• 识别必填字段和可选字段

• 推断输出验证规则

第二步: 分析行为模式

• 收集多个决策样本

• 识别决策偏好(保守 vs 激进)

• 发现隐含的决策规则

第三步: 研究公开文档

• 提取显式约束和规则

• 识别技术指标定义

• 理解系统架构

第四步: 测试边界条件

• 输入极端数据观察反应

• 测试错误处理机制

• 发现未文档化的限制

第五步: 对比不同模型

• 使用相同输入测试多个模型

• 分离提示词效果 vs 模型特性

• 识别模型特定的调优需求

nof1.ai 的可观察证据

直接证据:

• 官方文档中的 User Prompt 示例

• JSON 输出格式的完整定义

• 交易规则和约束的明确说明

间接证据:

• 不同模型的交易行为差异

• 错误案例(如数据顺序混淆)

• 社区讨论中的细节披露

推断证据:

• System Prompt 的角色定义

• 风险管理字段的设计意图

• 多时间框架的认知负载考虑