# 百万网友围观的「作弊 prompt」，能帮我搞定春运买票吗？

- 作者：Selina
- 发布时间：2026-02-04 11:21
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/1652614

又到了一年一度全网都在研究「如何抢票」的春运季节。神奇的是，一位国外网友分享的「作弊」型买票 prompt，在推上火了，浏览量超过 108 万次。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/Tripathi.png)

看上去有点东西的样子。春运在即，机票预定的确是一个容易让人烦躁的事。火车票好歹还算个「计划经济」，票价由距离和席位固定，而且准点放票。而机票价格每秒钟都在波动，受到余票、日期、淡旺季等许多因素影响。

订机票的过程就更烦了，看价格、抓时间、看退改签行李额，还有衔接的交通。当中有许多信息不对称，让用户根本无法判断现在的价格是「地板价」还是「杀熟价」。

这也是为什么这个博主的 prompt 能有一百万次浏览：他的写法是典型的策略化路线，让 AI 分析大量历史和实时数据，帮助购买决策。

然而，然而 ——当我满怀期待地用这套号称能「作弊」的 Prompt 去给 AI 上强度，试了几轮发现，emmmm，好像不是这么回事。

### 这几个 Prompt 真能「拯救票价」

开始的头几个问题，效果看着还不错。在 Gemini 和千问上，都给出了同样的分析：票价呈倒 V 型变化——毕竟有 Google Flights 的血脉，再掉链子也掉不到哪儿去。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/gemini-1.png)

千问更熟悉国内情况 ，直接指出海航前阵子由于订票系统故障，出现了超级 bug 价，Gemini 没抓住这个信息点。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/qwen.gif)

反而是 ChatGPT，表现很一般，连货币换算都出差错了，汇率不存在了是吧 。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/GPT.png)

豆包也差点意思：比较像是新闻的整合，行文都保留了新闻通稿的口吻。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/doubao.gif)

这几个 AI 都属于泛用型，而非基于平台的 agent。泛用型 AI 的优点不在于它能给你最低价，而在于它能基于历史数据给你非常多的周边信息和逻辑。订票 App 的界面往往限制了想象力，也会因为各种弹窗、倒计时，徒增很多心理压力，但 AI 可以在对话框里「做功课」，而非只是比价。

「信息差」依然是决定泛用型 app 表现的金标准。尤其是在订机票这件事上，最考验 AI 的「信息毛细血管」。千问和 Gemini 的对比，简直就是「地头蛇」与「外宾」的区别。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/Screenshot_20260122_173056.jpg)

千问的信息源深度嵌入了国内的中文互联网生态，它能敏锐地捕捉到那些官方通稿之外的消息。比如前阵子海航订票系统的那个「超级 Bug 价」，在其它 AI 的被草草带过，或者被归类为「极端异常波动」，但千问能直接定位到具体的事故新闻，并给出「这并非常态价格，不建议作为回程参考」的决策建议。

反观 ChatGPT，虽然背靠 Google Flights 的强大 API，数据更新速度快到令人咋舌，但它显然不懂「中国式放票」的潜规则。当你问它春运期间的候补策略时，它会一本正经地用逻辑推演出一个概率学上的最佳购票时间，但是不是真的能抓到巨大的 bug 价，就不好说了。

### 好用，但不是你以为的那种好用

博主给了 20 个 prompt，但是在我实际用下来时发现：很多 prompt 真正进入 AI 对话框里，并不能有效激发模型的「创造力」，逼出来的很多信息始终是重复的。

比如：下面两条 prompt 通过不同的时间维度分析机票价格，一个长期，一个短期。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/prompt-1.png)

但是，在 AI 看来，这两者调取的底层数据几乎完全重合。AI 也会自动把长短期的价格波动情况都一股脑堆出来。换个问法，并不会让 ChatGPT 突然变成一个真正的抢票外挂，相反，给出的内容不过是变着花样重复。

这一点 Gemini 会稍微好一点，它很快就把订票这个行动放进对话中，不断地给出选项，用这种方式催促用户完成订票的行动。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/Gemini-2.png)

再比如：「根据历史数据，出发前的最佳预订窗口是什么时候？请解释一下价格通常在什么情况下飙升，又在什么情况下趋于稳定」，收到的回答和一开始做周期分析得到的答案，是高度类似的。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/compare.png)

聊得久一点也能发现，每一轮对话中都要出现一些「已知信息」，就像是老师敲着黑板，说这部分内容更要考要考，但最后也没考。

说这些倒不为了「打假」和唱反调，这套 prompt 能获得百万级流量，确实是有其道理的 ：在思维框架上，它为普通用户提供了一个想不到的切点。

如果你只是问「哪家航司票便宜」，AI 默认会进入「客服模式」，给你一个稳妥、保守、但毫无信息增量的回答。但当你用一种做工程的方式切入这个问题，AI 的表现也就随之不同了。

最典型的是，它不是简单地去解决「多少钱」，而是要求 AI 去对比不同影响因素的力度，或不同航司的规则规律。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/prompt-9.png)

还有，它里面有很多关于数据化的东西，比如「Price Drop Probability」（降价概率） 这种明确了需要以数字呈现结果的指令。虽然我们知道 AI 有可能在「一本正经地胡说八道」，但对于正焦虑纠结的订票者来说，这种量化的分析提供了极强的心理抓手，把「我要不要现在买」的纠结，转化成了一个逻辑讨论。

这种做法吧，说是说提供情绪价值 ，但是能把 AI 从一个搜索引擎的传声筒，变成了一个帮你整理烂账的咨询顾问，体验显然是升级了。即便它最后给出的结论和携程并无二致，但它帮你拆解「为什么这个价格合理」的过程，极大地缓解了用户在面对机票价格波动时的焦虑感。这种辅助做决策的心理价值，往往大于那几十块钱的价格差。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/01/doubao.jpg)

到底，这套 Prompt 真正好用的地方，并不在于它能百分之百帮你抢到那张不存在的「0 元票」，而是在于它帮我们建立了一个关于「如何科学买机票」的认知框架。

对于不差钱的「氪佬」来说，订票只是随手刷刷数字，差不多就直接买吧，时间成本永远高于那几千块的差价。但对于学生党、初入职场的社畜、或者是每一分钱都要花在刀刃上的穷游驴友，订机票从来不是一个简单的消费动作，而是一个需要提前布局、到处切换、甚至需要带上点黑客精神去完成的系统工程。

这套 prompt 就不仅是让 AI 完成任务，也是 它教你不要只看总价，要看「价格趋势」；它教你不要只看直飞，要学会拆解多段航程，也多看看不同的机场；它教你利用 AI，去对抗航司动态定价的算法黑箱。

它让每一个认真生活的普通人意识到：即便我们没有私人管家，也能通过这些公开的 Prompt 工具，把 AI 变成自己的旅行顾问。这种对规则的掌握感，有时候比省下的那几百块钱更让人踏实。