如何系统地学习和积累自己的AI描述词汇库？

很多人都觉得，跟AI沟通像开盲盒。有时它很聪明，有时又很笨。其实，这不完全是AI的问题，关键在于你跟它说了什么，也就是你的“描述词”或者说Prompt。把AI用好，本质上是个技能，就像学一门外语。你需要积累词汇，还得懂语法。 真正会用的人，不是每次都从零开始想怎么说，而是有一套自己的“词汇库”和“句式”。

这个过程没那么玄乎。它更像是在整理你的工具箱，把常用的工具放在随手能拿到的地方。 下面，我会一步步说明白，如何建立和积累你自己的AI描述词汇库。这套方法，我自己一直在用，它不复杂，但真的有用。

第一步：先别急着“创造”，从模仿和收集开始

刚开始，没人天生就知道怎么写出好prompt。最好的起点是模仿。 就跟学画画先要临摹一样，你要先去看别人是怎么做的。

具体怎么做：

1. 找到高质量的例子。 网上有很多分享prompt的网站和社区。看到那些让你觉得“原来还能这么问”的例子，别犹豫，马上复制下来。关键不是照抄，而是看它的结构。一个好的prompt通常包含几个基本元素：角色、任务、背景信息、输出格式要求和约束条件。 比如，你让它帮你写邮件，一个好的prompt会说：“你是一名资深产品经理（角色），写一封邮件给技术团队（目标人群），告知他们下周的需求评审会议时间（任务）。邮件要简洁、专业，并附上会议链接（格式和约束）。”

2. 拆解别人的prompt。 把收集来的好prompt拆开看。想一想，它为什么能让AI给出那么好的回答？是哪个词让AI扮演的角色更精确了？是哪个句子把任务描述得特别清楚？比如，你可能会发现，“一步步思考”这个简单的短语，能让AI在处理复杂问题时，思路更清晰，结果更靠谱。 这就是所谓的“思维链”提示。

3. 识别“关键词”。 在拆解中，你会慢慢发现一些高频、高效的词。这些词就像是给AI的“快捷键”。比如，在写作任务中，“用苏格拉底式的风格提问”、“以第一人称视角”、“用简单的语言解释”等等。这些就是你词汇库的第一批核心成员。

第二步：建立一个系统来存放你的词汇

收集来的东西如果不整理，很快就会乱成一团，等于没收集。 你需要一个地方来存放它们，而且这个地方必须方便你查找和使用。这个系统不一定要多高级，关键是要适合你。

推荐几个简单的工具：

• 电子表格 (Excel或Google Sheets): 这是最直接的方法。你可以建一个表格，至少包含这几列：任务类别（比如写作、编程、分析数据）、Prompt标题（简单说明这个prompt是干嘛的）、Prompt原文、备注（记录使用效果、哪些地方可以改）。 用表格的好处是，你可以随时筛选和排序。
• 笔记软件 (Notion, Evernote等): 这类工具更灵活。你可以创建一个数据库，用标签（Tags）来分类。 比如，你可以给一个prompt打上“邮件写作”、“市场营销”、“中文”等多个标签，以后找起来非常快。 我自己就用Notion，因为它能让我给每个prompt加上详细的说明和使用案例。
• 纯文本文件或代码片段管理工具 (GitHub Gists): 如果你是个程序员，这个方法可能更适合你。你可以把每个prompt存成一个gist，这样还能利用版本控制来记录你对一个prompt的修改过程，非常清晰。

整理的原则：

• 分类要清楚。 按照你自己的工作流程来分。比如，可以按“工作内容”分（写报告、做PPT、回邮件），也可以按“技能”分（创意构思、信息总结、代码生成）。
• 命名要直接。 每个prompt的标题都要能让你一眼看明白它是干嘛的。别用“Prompt 1”、“测试prompt”这种模糊的名字。 比如，“生成周报邮件初稿-项目A”就比“邮件prompt”要好得多。
• 记录使用反馈。 这是最重要的一步。在一个prompt旁边记下：“这个版本效果很好，但有时候有点啰嗦”或者“用在GPT-4上比用在Claude上效果好”。 这种记录能帮你持续改进它。

第三步：主动练习和迭代，把别人的词变成你自己的

词汇库建起来只是第一步，关键是要用，并且在用中改进它。 就像学外语，背了一堆单词但从来不说，最后还是哑巴。

练习和迭代的方法：

1. 从一个基础prompt开始。 别指望一次就写出完美的prompt。先写一个最简单的版本，能让AI勉强完成任务就行。比如，你想让它帮你总结一篇文章，可以先简单地说：“总结这篇文章”。

2. 不断追问和优化。 拿到AI的第一次输出后，别急着接受或放弃。要像跟一个真人沟通一样，去调整你的要求。

   • 如果结果太笼统，就补充更多细节：“用三个要点来总结，每个要点不超过100字。”
   • 如果风格不对，就给出明确的风格指导：“用更口语化的风格来总结，就像在跟一个刚入行的新人解释一样。”
   • 如果关键信息缺失，就直接指出来：“总结里要包含这篇文章提出的三个主要解决方案。”

3. “喂”给它例子。 这是个非常好用的技巧，很多人都忽略了。 如果你想让AI模仿某种风格写作，直接丢给它几个你喜欢的例子，然后说：“模仿这个风格”。 这比你用一堆形容词去描述那个风格要有效得多。比如，你想让它写几句广告语，可以先把你们公司之前效果最好的几句广告语发给它，然后让它照着写。

4. 把成功的模式固定下来。 当你通过反复调整，发现某个prompt结构能稳定地产生好结果时，马上把它存进你的词汇库。 这就是你自己的“模板”。比如，你可能会发现，“扮演[某个角色]，遵循[几个规则]，完成[一项任务]，并以[某种格式]输出”这个结构特别好用。那就把它变成你的标准句式。

第四步：定期回顾和清理你的词汇库

你的词汇库不是一个一成不变的博物馆，它应该是一个活的、不断进化的系统。 AI模型在不停更新，你的需求也在变。所以，你需要定期回头看看你的收藏。

• 删掉没用的。 有些prompt可能一开始觉得很好，但后来发现很少用，或者已经被更好的版本替代了。那就删掉它们，保持你的词汇库干净、高效。
• 合并同类项。 你可能会发现好几个prompt其实都是为了解决一类问题，只是细节不同。试着把它们整合成一个更通用的模板，通过修改变量来适应不同情况。
• 更新旧的prompt。 也许某个旧的prompt在新模型上会有更好的表现，或者你可以用学到的新技巧去优化它。花点时间“翻新”一下，是很有价值的。

说到底，建立AI描述词汇库这个事，没什么魔法。 它就是一个把模糊的想法变得具体、把随意的尝试变得系统的过程。它强迫你去思考：我到底想要什么？怎样才能把我的需求说清楚？当你开始这样做的时候，你会发现，你不仅是在学习怎么跟AI说话，更是在学习如何更清晰地思考。