除了基础的提示词公式，还有哪些更高级的组合技巧？

玩AI模型，很多人都熟悉“角色 + 任务 + 要求”这种基础公式。这当然有用，就像学做菜先学切菜一样，是基本功。但是，如果你只满足于此，那AI在你手里可能永远只是个玩具，而不是一个能干活的工具。想让AI处理更复杂、更专业的问题，就得玩点高级的组合技巧。

一、用“思维链”拆解复杂问题，别让模型“一步到位”

AI模型本质上是个语言接龙的机器，你给它一个问题，它就根据概率吐出一个最可能的答案。如果问题简单，比如“把这段话翻译成英文”，它能做得很好。但如果你问一个需要多步推理的复杂问题，比如“我的产品下个季度应该主打哪个市场？综合考虑用户增长、付费意愿和竞品情况”，直接问大概率得到一堆正确的废话。

这时候就需要用到“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）这个技巧。 CoT的核心思想很简单：别让模型直接给答案，而是引导它一步一步地思考，把推理过程展示出来。

具体怎么做？最简单的方式是在你的提示词里加上一句魔法咒语：“让我们一步一步地思考”。

举个例子，假设你要分析一份用户反馈报告：

• 基础问法：“总结这份报告里的用户核心痛点。”
• 思维链问法：“请仔细阅读这份用户反馈报告。首先，识别出所有用户提到的具体问题点，并进行分类。然后，统计每个分类下问题的出现频率。最后，基于频率和问题描述的严重性，总结出用户的三大核心痛点。请展示你的分析步骤。”

第二种问法明显更优越。它把一个模糊的“分析任务”拆解成了三个清晰的步骤：识别分类、统计频率、总结痛点。 AI会按照这个路径思考，输出的结果不仅更准确，而且逻辑清晰，有理有据。 这种方法尤其适合处理数学计算、逻辑推理和复杂的决策分析。

二、“少样本”+“思维链”：给模型打个样

单纯的思维链有时候还不够，特别是当你对输出的格式、风格有特定要求时。AI可能知道要分步思考，但每一步具体怎么做，它不一定清楚。这时候，我们可以把“少样本提示”（Few-Shot Prompting）和“思维链”结合起来。

“少样本提示”就是给模型一两个完整的例子，让它照着学。 这就像你教实习生写报告，光说要求没用，直接给他一篇范文，告诉他：“照这个格式和逻辑写”，他马上就懂了。

继续用用户反馈分析的例子：

你可以这样组合：

“你的任务是分析用户反馈，并总结核心痛点。你需要遵循‘识别分类 -> 统计频率 -> 总结痛点’的思考路径。下面是一个完整的例子：

[示例开始]

输入报告： ‘用户A说APP太卡了。用户B抱怨找不到客服按钮。用户C也说APP反应慢。’

思考步骤：
1. 识别与分类：
* 性能问题：APP太卡、APP反应慢
* 易用性问题：找不到客服按钮
2. 频率统计：
* 性能问题：2次
* 易用性问题：1次
3. 核心痛点总结：
* 最核心的痛点是性能问题，多位用户反映应用卡顿和响应慢。

[示例结束]

现在，请按照上面的格式和思考路径，分析这份新的用户反馈报告：[这里贴上你的新报告]”

看到区别了吗？你不仅告诉了AI“要做什么”（任务），还告诉了它“要怎么想”（思维链），最后还给了个完整的“标准答案”（少样本）。 这样一来，模型输出的质量会非常稳定，格式也完全符合你的预期。这种组合技巧在处理需要固定格式输出的任务时特别好用，比如从非结构化文本中提取信息并整理成表格或JSON。

三、用“思维树”探索多种可能性，而不是一条路走到黑

思维链虽然好用，但它本质上是线性的，是一条路走到底。 可很多复杂问题并没有唯一的正确路径，需要探索多种可能性，评估优劣，然后选择最好的那条路。这时候，“思维树”（Tree-of-Thoughts, ToT）就派上用场了。

ToT可以理解为思维链的升级版。它不再是单线推理，而是在每一步都生成多个不同的“想法”或“分支”，然后对这些分支进行评估，剪掉那些看起来不靠谱的，只在有前景的分支上继续深入。 这极大地模拟了人类在做复杂决策时的思考方式。

怎么实现呢？ 你可以通过提示词引导模型进行这种多路径探索。

举个例子，设计一个营销活动方案：

• 思维链问法：“请为我们的新咖啡产品设计一个为期一周的线上营销活动，请一步步说明你的计划。”
• 思维树问法：“我们需要为新款咖啡产品设计一个为期一周的线上营销活动。请按以下步骤进行：
  1. 头脑风暴：提出三种完全不同的营销主题。例如，一个主打‘提神醒脑’，一个主打‘生活方式’，一个主打‘产地故事’。
  2. 初步评估：针对这三个主题，分别简单评估它们的优缺点和可行性。
  3. 深化方案：选择你认为最可行的一个主题，并围绕它设计详细的每日活动安排，包括社交媒体内容、KOL合作和互动形式。
  4. 风险预案：指出这个方案可能存在的风险，并提出应对措施。”

这种问法强制模型在早期阶段就进行横向思考，探索不同的可能性（生成树的多个分支），然后进行自我评估和筛选，最后再纵向深入。 这样得到的方案通常比单线思考出来的要周全得多。对于需要创意、策略和规划的复杂任务，思维树是一个非常有用的高级技巧。

四、让AI帮你写提示词：“元提示”技巧

有时候，我们自己也想不清楚到底该怎么问问题才能得到最好的结果。这时候，可以反过来利用AI，让它帮你优化提示词。这就是“元提示”（Meta Prompting）技术。 它的核心就是写一个提示词，去生成或改进另一个提示词。

简单来说，就是把“如何更好地提问”这个问题本身，抛给AI。

举个实际的例子：

假设你是一个不太懂代码的产品经理，想让AI帮你写一段Python代码，但你的描述很不专业。

你的原始提示词可能很模糊：“帮我写个Python脚本，读取一个Excel文件，然后把里面的数据处理一下。”

这个提示词太烂了，AI根本不知道你要怎么“处理”。这时你可以用元提示来优化它。

你可以这样对AI说：

“我是一个AI提示词工程师。我的任务是帮助用户写出更清晰、更具体的提示词。现在，有一个用户想用Python处理Excel，他的原始提示词是：‘帮我写个Python脚本，读取一个Excel文件，然后把里面的数据处理一下。’

这个提示词太模糊了。请你重写这个提示词，引导用户提供所有必要的信息，以便AI能直接生成可用的代码。重写的提示词应该向用户询问以下几点：
* Excel文件的具体路径和文件名。
* 需要读取哪个工作表（sheet）。
* 数据处理的具体逻辑是什么？（例如：是计算某一列的总和，还是筛选出符合某些条件的行？）
* 处理后的结果需要以什么形式输出？（例如：打印在屏幕上，还是保存到新的Excel文件里？）”

AI会给你一个优化后的提示词模板，你以后再遇到类似需求，就可以直接用那个模板来提问，结果的准确性会大大提高。元提示就像是请了一位专家帮你审视你的问题，确保你的问题问得到位。

这些高级组合技巧不是互相独立的，你可以根据任务的复杂性灵活地将它们组合在一起。 例如，你可以在一个“思维树”的框架下，对每一个分支的深化都使用“思维链”+“少样本”的方式来确保细节的准确性。掌握这些技巧，需要不断地练习和实验，但一旦你开始这样思考和提问，AI在你手中的能力将完全不同。