不少用户在尝试使用天工AI搜索批量获取B站热门视频标题，并从中自动提取高频、可重复使用的句式结构时，常常卡在提示词环节——要么得到的是一堆泛化分析文章，要么被迫退回手动逐条翻阅的原始状态。

问题根源在于“标题规律”这一指令过于抽象，AI难以理解你真正想要的操作路径。必须将其拆解为AI能够识别并执行的具体步骤。

先让天工AI精准锁定B站标题数据源

打开天工AI搜索网页版，在搜索框中输入：【site:bilibili.com intitle:“爆款” OR intitle:“绝了” OR intitle:“建议收藏”】。回车后点击“工具”→“时间筛选”，选择“最近30天”。然后将前50条结果的标题文本（包括UP主名称和播放量数据）复制到记事本中备用。

这里有一个关键细节：不要直接搜索“B站标题规律”。好家伙，这样会导致AI返回大量分析文章，全部是关于如何写标题的教程，而不是真实标题数据。必须使用site+intitle组合强制限定为真实视频页标题，否则后续所有分析都缺乏根基。

用结构化提示词驱动AI进行模式识别

将刚才复制的50条标题粘贴进天工AI对话框，使用以下Markdown格式提示词：

```
# Role
你是一名B站标题工程分析师，专注于从海量标题中提取可复用的句式模板

## Task
对下方标题列表进行三阶解析：
① 提取所有前置钩子词（如“建议”“真的”“千万别”“全网”）
② 标注每条标题的主干结构（例如：【情绪词】+【主体】+【动作】+【结果】）
③ 合并同类结构，生成3个最高频、最易套用的完整句式模板

## Constraints
- 不编造未出现的钩子词
- 主干结构必须基于真实标题切分，不强行套用理论模型
- 模板必须保留原句中的标点习惯（如大量使用“！”“？”“…”）

## Input
[在此粘贴50条标题]
```

人工校验时重点关注两个致命陷阱

AI输出的句式模板中，如果出现“首先…其次…最后…”或“值得注意的是…”这类表达，【立即删除整条模板】——这是通用模型的默认腔调，B站真实爆款标题从不使用这种教科书式的逻辑连接词。

还需检查每个模板是否带有真实情绪颗粒度：例如“被XX气笑了”比“感到不满”更贴近B站风格，“跪着看完”比“认真观看”更具传播力。没有具体动作动词（笑、跪、抄、锁、扒）的模板，一律视为无效。否则你套用出来的标题，依然充满AI味。

将句式模板转化为可执行的创作指令

选中一个验证有效的模板，例如：“【反常识断言】+【具象后果】+【行动指令】”，直接套入新提示词：

你是一名数码区UP主，面向18–24岁学生群体，撰写一期手机散热测评视频标题，要求符合“反常识断言+具象后果+行动指令”结构，禁用“性能强劲”“体验升级”等虚词，必须包含一个具体温度数字和一个身体反应动词（如“手心冒汗”“后颈发凉”）。

这样一来，你输出的标题便具备了真实爆款基因，而非AI自己“觉得”会火的类型。这才是高手使用天工AI搜索B站时的完整操作链路——从数据源定位，到提示词设计，再到人工校验和指令复用，每一步都扎实落地。