有没有可以套用的AI提示词公式，比如“主体+细节+风格”？

有没有可以套用的AI提示词公式，比如“主体+细节+风格”？

有，但这个公式只是个起点。

把写提示词看作是给AI下达指令，“主体+细节+风格”这个结构确实能帮你快速入门。 比如在AI绘画里，这个公式很好用。你要画什么（主体），主体有什么特征、在什么环境里（细节），最后你想要什么感觉的画（风格）。

举个例子：
* 主体： 一个女孩
* 细节： 长着红色卷发，在下雨的东京街道上奔跑，地面湿滑反光，周围霓虹灯闪烁
* 风格： 像一张写实照片

把它们组合起来，就成了一个不错的AI绘画提示词：“一张写实照片，一个长着红色卷发的年轻女孩，在夜晚湿滑反光的东京街道上奔跑，周围霓虹灯闪烁。” 这个指令很清晰，AI基本不会弄错。

但是，如果你想让AI帮你写一篇市场分析报告、策划一个活动方案，或者调试一段代码，只靠“主体+细节+风格”就完全不够用了。这类任务更复杂，需要AI像人一样去思考、推理和组织信息。这时候，你就需要一个更结构化的方法来组织你的指令。

一个更有效的提示词结构，应该包含下面几个核心要素：

1. 角色 (Role): 你希望AI扮演谁？
2. 任务 (Task): 需要AI做什么？
3. 背景 (Context): AI需要了解哪些额外信息？
4. 步骤 (Steps): AI应该按照哪些步骤来完成任务？
5. 产出格式 (Format): 你希望结果以什么形式呈现？

我们一个一个来看。

1. 角色：给AI一个身份

这是最简单但效果最明显的一招。在下达指令前，先给AI设定一个具体角色。 当你告诉AI“你是一位资深的市场分析师”时，它会立刻调动相关的知识和语言风格，输出的内容会更专业、更有条理。

• 不说： “帮我分析一下这个产品。”
• 要说： “你是一位有10年经验的市场分析师，拥有丰富的数据分析和消费者洞察经验。请你分析一下这款新发布的智能手表。”

仅仅是加了一个角色设定，AI的回答视角、专业术语使用和逻辑深度都会不一样。你可以让它扮演任何角色：程序员、编剧、律师、营养师、甚至是苏格拉底。

2. 任务：指令必须清晰明确

任务指令要直接，不要模棱两可。AI无法猜测你的真实意图，模糊的指令只会得到模糊的回答。

• 模糊的指令： “写写关于环保的文章。”
• 清晰的指令： “写一篇800字左右的科普文章，主题是‘塑料污染对海洋生物的具体影响’，文章需要包含至少三个真实的数据案例，并提出两种可行的解决方案。”

你看，后者的要求非常具体：文章长度、主题、内容要点（数据案例、解决方案）都规定好了。AI拿到这样的指令，才知道要往哪个方向去努力。

3. 背景：提供必要的信息

AI的知识库虽然庞大，但它不知道你的具体情况。如果你不提供背景信息，它只能根据通用知识来回答，结果往往不适用。

比如，你要AI帮你写一封邮件。

• 缺乏背景的指令： “帮我写一封催促客户付款的邮件。”
• 提供背景的指令： “我是一家软件公司的客户经理，上周给客户A发送了本季度的账单，金额是5000元，合同约定付款日期是昨天。现在需要写一封措辞礼貌但立场坚定的邮件提醒对方付款。客户是我们长期合作的伙伴，关系不错。”

提供了这些背景，AI才知道这封邮件应该是什么语气，应该提到哪些关键信息（金额、日期），从而写出一封得体又有效的邮件。

4. 步骤：把复杂任务拆解开

对于复杂的任务，最好的办法就是把它拆分成一步一步的指令。 这不仅能降低AI出错的概率，还能让你对整个过程有更好的控制。这种引导AI一步步思考的方法，也叫“思维链（Chain-of-Thought）”提示。 它要求模型在给出最终答案前，先把推理过程展示出来。

假设你想让AI帮你分析竞争对手的网站：

• 一步到位的指令： “分析一下我竞争对手www.competitor.com的网站。”
• 分步指令：
  “现在，请按照以下步骤分析网站 www.competitor.com：
  第一步：总结这个网站的核心产品或服务是什么。
  第二步：分析它的主要用户群体是谁，并说明你的判断依据。
  第三步：找出这个网站在设计、内容和用户体验上至少3个优点。
  第四步：提出3条具体的建议，用于改进我们自己的网站，以应对竞争。”

分步指令让任务变得非常清晰，AI会像完成清单一样，逐一处理每个子任务，最终的输出质量自然更高。

5. 产出格式：规定好你想要的样子

最后，别忘了告诉AI你希望它用什么格式输出结果。 这能帮你省去大量后期编辑的时间。

• 不说： “把这些要点整理一下。”
• 要说： “请将以下内容整理成一个Markdown表格，包含‘功能’、‘优点’和‘适用场景’三列。”

你可以要求AI用无序列表、JSON格式、代码块、或者任何你需要的格式来呈现信息。格式要求越明确，结果就越接近你的预期。

进阶技巧：示例引导 (Few-Shot Prompting)

除了以上结构，还有一个非常实用的技巧，就是给AI一两个例子，让它模仿。 这种方法叫“示例引导”或“少样本提示（Few-Shot Prompting）”。 当你需要AI输出特定风格或结构的内容时，这个方法特别有效。

比如，你想让AI帮你写几句幽默的广告文案：

“请模仿下面这个例子的风格，为我的咖啡产品写三条广告文案。
【示例】 为什么程序员喜欢我们的键盘？因为每一次敲击，都像是给代码注入了灵魂，而且还不会吵醒旁边的猫。
【我的产品】 一款能让你在早上7点就感觉人生充满希望的深度烘焙咖啡豆。”

通过这个例子，AI能很快抓住你想要的“程序员式幽默”和“场景化描述”的风格，生成的结果会比你空泛地描述“我想要幽默风格”要好得多。

总而言之，“主体+细节+风格”是一个不错的起点，但它只是冰山一角。真正想用好AI，你需要像一个项目经理一样，给它清晰的角色定位、明确的任务目标、充足的背景信息、具体的操作步骤和规范的交付格式。把这些要素组合起来，你就能构建出一个强大的提示词，让AI为你完成更复杂、更有价值的工作。