Monica AI需用DeepSeek V3模型筛选知乎科技类真问题，通过身份锚点、反例约束和人话判断依据三层过滤，剔除标题党与旧高赞题，输出带用户行为证据的精选问题清单。
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你想让Monica AI生成的知乎高赞问题清单不像是机器批量扒出来的标题堆砌，而是像真人编辑花一整天翻了300条热榜、剔除水帖、标出真实讨论热度后整理出的精选列表——关键不在“找问题”，而在“筛问题”和“讲清楚为什么值得答”。
先锁定真正有讨论势能的问题源
打开Monica网页版或App，确保已启用DeepSeek V3模型（它对语义热度识别比R1更准）→ 在输入框粘贴指令：“请从知乎近30天科技类话题中，筛选出5个具备真实用户追问链的问题。要求：每个问题下方必须附带一句‘为什么这个问法容易引发高赞回答’的简短分析，不用编号，直接分行写。”
这一步不能跳过模型选择。R1会返回“如何学习Python？”这类宽泛问题，V3才可能抓到“我用PyTorch训完模型，验证集准确率飙升但测试集崩盘，是不是数据泄露了？”这种带具体故障场景的真问题。
用三层过滤指令压住AI的“标题党本能”
方法一：加身份锚点
在指令开头强制设定角色：“你是一位连续三年负责知乎科技区选题的编辑，每天人工扫描热榜并否决70%的伪需求问题。现在请按你的职业习惯，列出3个本周最值得深度作答的问题。”
方法二：塞入反例约束
在任务描述末尾追加：“排除以下类型：①含‘求推荐’‘有没有’‘怎么才能’等弱动机句式的问题；②提问者自己已在评论区给出完整解法的问题；③过去7天内已有单篇回答获赞超5000的问题。”【排除第③类是硬性前提，否则AI默认优先抓高赞旧题】
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方法三：要“人话判断依据”
不只要问题列表，必须追加一句：“每条后面用括号注明判断依据，例如（评论区出现3位不同ID用户追问‘训练时batch size设多少合适’）或（问题描述里嵌入了v1.12.3版本号+报错截图文字复述）。”
让结果带人工整理痕迹的实操步骤
第一步：在Monica中输入完整指令，不要换行粘贴，保持单段文本；
第二步：提交后若首屏结果偏理论，立即点击“重试”按钮右侧的“更聚焦”小图标（仅V3模型可见），它会自动强化对用户行为数据的权重；
第三步：拿到初稿后，手动删掉所有带“综上所述”“值得注意的是”等AI惯用过渡句的分析段——真人编辑不会在问题清单里写议论文；
第四步：把剩余内容复制进Word，用查找替换功能删除全部“（来源：知乎热榜）”字样。真实编辑整理从不标注数据源，这是机器思维残留。
