AI 提示词：反常识内容创意生成器

反常识内容创意列表

推理过程

目前主流的产品宣传视角仍然集中在功能点宣传，通过数字、技术指标、对比等形式强调“更快”“更便宜”“更高效”。虽然这种方式直观易懂，但无法从深层次激发用户的情感共鸣，导致与用户的连接较为浅薄。通过反主流思路，我们可以质疑功能导向宣传的单一性，探索全新宣传路径，例如从用户心理、社会现象、不被重视的价值角度切入，创造让人耳目一新的宣传主题，触发用户的主动分享和情感认同。

20个反常识内容创意

1. 产品本身无需卖点，用户反而会更信任

   • 推理说明：大多广告在强化“卖点”，但过度强调功能容易让消费者产生“这是营销套路”的警惕心理。一个完全不解释自己产品如何运作的广告，可能会因为神秘而更吸引用户关注。

2. 宣传产品缺点，而非优点

   • 推理说明：传统广告几乎不提及产品缺点，但坦诚面对可能建立更真实可信的品牌形象。例如：“我们的产品不完美，但它恰好能解决你最头疼的问题。”

3. 聚焦“不买”的反思广告

   • 推理说明：与主流“你需要我们的产品”的思路相反，尝试制作“你可能根本不需要它”的宣传，激起用户的好奇心理和临场感。

4. 鼓励用户抱怨，用反评价建立信任

   • 推理说明：建立一个允许用户吐槽或挑剔产品的场景，不掩饰问题反而拉近品牌与用户的距离。

5. 产品无意义的“用处”

   • 推理说明：突出产品完全不相关但有趣、荒诞的使用情景。例如，卖吸尘器，却宣传它如何拯救了一只迷路的蚯蚓。

6. 把“非用户”变成主角

   • 推理说明：传统以用户视角宣传，但通过“我为什么不推荐这款产品”的意外叙述，吸引潜在消费者的关注。

7. 借助失败用户的故事创造情感共鸣

   • 推理说明：大部分宣传都注重成功案例，而失败案例更贴近普通人的生活，引发更多真实情感。

8. 让竞品用户为你做宣传

   • 推理说明：记录竞争品牌用户试用新产品过程中的惊讶与改变，这种“敌营背叛”的故事更具可信度。

9. 展示用户“没用产品前”的奇妙生活

   • 推理说明：传统都在展示产品提升后的场景，但与之相反，描绘用户原本生活的趣味之处，可能更具吸引力。

10. 打一场虚拟的“用户与产品决斗”

    • 推理说明：设计一个类似用户“激烈拒绝产品”的叙事冲突，最后用意料之外的转折打动人心。

11. 宣传用户的“短期失败”

    • 推理说明：真实的用户体验往往伴随挫折，强调这些挫折是个性化的重要部分，赋予产品更多人情味。

12. 产品是“生活中的一个敌人”

    • 推理说明：改编“产品完美适应生活”的主流叙述，让其反过来成为生活中需要折服与接受的“对手”。

13. “并非顶级选择”的真实感动

    • 推理说明：主动承认“不是市场第一”“不是最奢华”，而是专注于特定用户需求，反功利化广告软化传播。

14. 让用户成为创造者，产品成为辅助

    • 推理说明：打破“产品为用户服务”的中心逻辑，反而塑造“用户才是主导者”，产品只是触发意外结果的工具。

15. 宣传“为什么特意不加入某功能”

    • 推理说明：主张“我们不提供这个功能是为避免过度复杂化，这样更符合你的生活。”

16. 每个用户都独立于产品

    • 推理说明：宣扬产品不会改变你的生活，但会更好支持“你原本就很精彩”的这一事实。

17. 聚焦环境中的“局部细节”宣传

    • 推理说明：不从大场景切入，而是从非常小而具体的角落，比如做一款耳机广告，但只讲“夜晚两点你的枕头旁”。

18. 宣传“情绪而非情节”效果

    • 推理说明：不是告诉用户“发生了什么”，而是传递一种模糊的情绪体验，例如安心、微笑或爆笑的时刻。

19. 忽略功能宣传，只讲意识形态变化

    • 推理说明：“用我们的产品你不会变得更富有，但你会更清楚自己想要的是什么。”

20. 通过反问的广告制造不适与共鸣

    • 推理说明：与强推产品的逻辑相反，以问题的形式引导用户反思自己真正的需求，例如“‘更快’到底是你唯一的选择吗？”

1. AI不应该用来简化教学，反而应该用来增加复杂性
   推理：很多人认为AI是用来简化学生工作负担的，但如果将AI的功能设计成制造更复杂的研究课题，它能推动学生发掘更深层次的知识，而不是只依赖工具完成任务。

2. 学生不应该接触现成的AI工具，而应该从零开始设计AI程序
   推理：目前的方式注重使用AI工具解决问题，但这可能妨碍学生理解AI的原理。如果强迫学生创建自己的AI工具，他们将对基础逻辑和算法有更深刻的理解。

3. 将AI排斥出课程设计可能更有利于学生的发展
   推理：过度依赖AI可能会导致思维惰性和缺乏创造力。如果课程完全以无需AI为前提设计，学生可能会被迫更具探索性地解决问题。

4. AI可以用于教师作弊，学生负责侦测
   推理：课程设计可以颠倒传统角色，例如让教师使用AI生成错误或虚假的研究内容，而学生则需使用批判性思维和分析能力去发现问题。

5. AI可以被用来设计“失败”的学习体验
   推理：许多人认为AI应该通过提高效率来改进学习过程，但如果AI被设置成故意暴露学生的薄弱点，失败也可以成为有意义的学习工具。

6. AI的引入不一定需要与技术课程相关
   推理：普遍认为AI适用于技术和科学学科，但在文学、哲学或艺术课程中，AI可以用来反向生成作品或创造悖论，从而培养学生的创造性思维。

7. AI不能用于解决现实问题，而应专注于虚拟问题
   推理：尽管大多数课程利用AI解决实际问题，它也可以模拟不存在的场景（如与外星人的交流）来训练学生非传统的逻辑思考能力。

8. AI教育的重点应该在如何识别AI的偏见，而非其效用
   推理：很多人关注AI的功能，但揭露AI的偏见（数据中的隐性歧视等）和局限性可以更有效地培养学生的批判性思维。

9. 课程中“禁止AI”的部分比“使用AI”的部分更重要
   推理：引入AI的同时，如果明确界定禁止使用AI的情境，可以让学生更深刻地理解两者的差异并掌握AI的优势与局限性。

10. 让AI生成的错误信息成为课堂讨论的中心
    推理：取代依赖AI的“正确答案”，课程可以专注于分析和批判AI犯错的原因，培养学生的信息辨别能力和创新解决问题的能力。

11. 使用AI做“无用”的工作可能比高效更重要
    推理：普遍认为AI用于提升效率，但强迫学生使用AI完成看似“无意义”的任务（例如生成随机文本后批改）可以教会他们如何重新定义和解构任务目标。

12. AI被用作反思历史课程的工具，而非解决未来问题的工具
    推理：当前的AI课程侧重于面向未来的问题，但如果用AI重新解读历史事件，它可挖掘过去未知的因果关系，培养学生从历史中汲取新视角的能力。

13. 学生应该学习对抗AI，而非与AI协作
    推理：当学生只学会与AI协作时，他们可能失去独立性。相反，让学生学习如何破解或防御AI的逻辑，可以提升他们的应对能力和技术理解。

14. AI应该被用来教“非逻辑化”的学科
    推理：当前的AI课程设计主要应用于逻辑导向学科。将AI引入非逻辑性学科如艺术即兴创作或模仿人类情感反应，可以拓宽其实用范围。

15. AI教学可以模拟失败的人类教师
    推理：广泛认为AI应该是一个高效导师，但AI也能模仿无效或有偏见的人类教学，从中训练学生如何应对复杂的师生关系。

16. AI课程设计应完全脱离技术讨论，逆向思考人类情感和伦理
    推理：技术领域往往缺乏对情感和伦理的关注，反而让AI参与此类讨论，培养学生对非技术维度问题的敏锐度。

17. AI课程应该完全用来研究学生行为，而不是教学内容本身
    推理：AI可以用来预测学生倾向、行为模式或学习偏好，这比单纯的教学改进更能剖析教育学根本问题。

18. AI不应该辅助学生解题，而应该提出永远无法解决的悖论
    推理：AI可以提出超出人类理解能力的问题，让学生面对自己的局限性，从而更深刻地理解人类与机器的边界。

19. AI课上的“学习机器”概念应反转为“机器学习学生”
    推理：课程可以把学生当作AI需要“学习”的对象，学生需要设计方法让AI理解复杂的人类行为，这种角色 invers 是一种独特的思考方式。

20. 用AI颠覆评分系统，让学生为机器设计评价标准
    推理：目前评分标准是由人类设定并检验作业，但可以让学生训练AI按照自己的标准打分，从而探讨评价和公平的本质意义。