能否提供一些不同风格的AI提示词示例供参考？

你想让AI帮你做事，就得先学会怎么跟它“说话”。这个“话”就是提示词（Prompt）。提示词写得好，AI给你的东西才可能对路。很多人以为提示词就是随便扔几个关键词，其实里面的门道还挺多。不同风格的提示词，能让AI干出完全不一样的事。

1. 基础指令式：最直接的沟通

这是最常见的一种。你就当AI是个实习生，得把任务说得清清楚楚。

• 场景： 你需要一段关于“可持续时尚”的介绍文案，大概100字，用在社交媒体上。

• 一个平庸的提示词：
  > 写一段关于可持续时尚的文案。

  AI可能会给你一段很空泛的、像教科书定义一样的东西，根本没法直接用。

• 一个好点的提示词：
  > 扮演一个时尚博主，为我的Instagram写一篇帖子。主题是“什么是可持续时尚”，目标是让对时尚感兴趣但不懂环保的年轻人看懂。要求：字数在150字以内，语气活泼，多用问句吸引互动，最后加上三个相关的标签，比如 #可持续时尚 #环保穿搭。

  你看，这个提示词多了几个关键要素：
  * 角色扮演 (Persona): “扮演一个时尚博主”。这能立刻设定AI的语气和风格。
  * 目标受众 (Audience): “对时尚感兴趣但不懂环保的年轻人”。AI会用他们更容易接受的语言来写。
  * 明确的要求 (Constraints): “150字以内”、“语气活泼”、“多用问句”、“三个标签”。这些都是硬性指标，让AI的输出更符合你的具体需求。

  这种指令式的提示词，关键就在于把任务拆解得足够细。别怕啰嗦，你给的信息越具体，AI就越不会跑偏。

2. 创意生成式：给AI一个发挥的空间

有时候你不是要一个标准答案，而是想要点子、想要灵感。这时候就不能把话说得太死。

• 场景： 你是一个科幻小说作者，想构思一个关于“时间旅行的副作用”的故事。

• 一个限制性的提示词：
  > 写一个故事，主角因为时间旅行失去了记忆。

  这样写，AI只能围绕“失忆”这个点来展开，思路窄了。

• 一个开放性的提示词：
  > 我正在构思一个科幻故事。请提供5个关于“时间旅行的意外副作用”的创意。每个创意都需要包含：
  > 1. 副作用的具体表现（不要是常见的失忆或身体衰老）。
  > 2. 这个副作用如何影响主角的日常生活。
  > 3. 一个可能由此引发的核心冲突。
  >
  > 风格参考：类似《黑镜》那种，有点悬疑和反思人性。

  这个提示词的重点在于“启发”，而不是“命令”。它给了AI一个框架（副作用、影响、冲突），但没有限定具体内容。通过“不要是常见的…”这种负向指令，排除了那些陈词滥调，逼着AI去想一些更有新意的点子。同时，给出风格参考“类似《黑镜》”，能让AI生成的点子在调性上保持一致。

3. 思维链（Chain of Thought）式：引导AI思考

当你处理一个复杂问题，特别是需要推理和逻辑判断的时候，直接问AI要答案，它很可能会出错。你需要引导它一步一步地想，把思考过程展示出来。

• 场景： 你想计算一下，如果一个项目需要A、B、C三个步骤，A需要3天，B需要5天，C需要2天。但B必须在A完成后开始，C可以和B同时进行。项目从周一开始，周末不工作。那项目什么时候能完成？

• 一个容易出错的提示词：
  > A要3天，B要5天，C要2天。B在A之后，C和B并行。周一开始，周末休息。项目什么时候完工？

  AI可能会简单地把天数加起来（3+5=8天），然后计算工作日，这样很容易算错，因为它可能没正确理解“并行”的逻辑。

• 一个思维链提示词：
  > 我需要你帮我计算一个项目完成时间，请一步步思考并写出你的推理过程：
  > * 第一步： 确定每个任务的开始和结束时间。
  > * 已知条件：项目从周一开始（第一天）。周末（周六、周日）不计入工作日。
  > * 任务A：耗时3个工作日。
  > * 任务B：耗时5个工作日，必须在任务A结束后才能开始。
  > * 任务C：耗时2个工作日，可以和任务B同时进行。
  > * 第二步： 基于任务依赖关系，计算项目的总时长。
  > * A和B是串行关系。
  > * C和B是并行关系。
  > * 第三步： 结合日历（周一到周五工作），告诉我最终完成的具体日期是星期几。

  这个提示词的核心是“请一步步思考并写出你的推理过程”。你不是在问答案，而是在让AI模拟一个项目经理的思考方式。当AI把每一步都列出来时，它自己就不容易出错了。比如，它会算出A在周三结束，B从周四开始。因为B耗时5天，会跨过一个周末，到下周三才结束。而C和B同时开始，只需要2天，所以在B结束前早就完成了。最终，整个项目的完成时间取决于更长的B，也就是下周三。这种方法能大大提高复杂问题回答的准确率。

4. 结构化输出式：让AI按你的格式给东西

有时候，你需要AI生成的内容有特定的格式，比如表格、代码、或者JSON数据。直接说要什么，不如给个例子。

• 场景： 你在研究几款手机，想让AI帮你整理一个对比表格。

• 一个低效的提示词：
  > 对比一下iPhone 15 Pro, Samsung S24 Ultra, Google Pixel 8 Pro的优缺点。

  AI可能会给你一大段文字，信息混在一起，你还得自己手动整理。

• 一个结构化提示词：
  > 我需要一个关于三款手机的对比表格。请使用Markdown格式生成。
  > 表格需要包含以下几列：型号、处理器、屏幕尺寸、摄像头主要参数、电池容量、主要优点、主要缺点。
  >
  > 请像下面这个例子一样填充内容（用实际数据替换）：
  >
  > | 型号 | 处理器 | 屏幕尺寸 | 摄像头主要参数 | 电池容量 | 主要优点 | 主要缺点 |
  > |—|—|—|—|—|—|—|
  > | iPhone 15 Pro | A17 Pro | 6.1英寸 | 48MP主摄 | 约3274mAh | 性能强，生态好 | 充电速度慢 |
  > | … | … | … | … | … | … | … |
  >
  > 请为Samsung S24 Ultra和Google Pixel 8 Pro填充剩下的行。

  这种方法叫“示例导向”（Few-shot Prompting）。你给了AI一个清晰的格式样本，它就能精确地按照你的要求输出。这比用语言描述“我想要个表格，第一列是…第二列是…”要高效得多。对于生成代码、JSON或者任何有固定结构的数据，这种方法都非常好用。

5. 角色扮演进阶版：模仿特定人物的风格

除了扮演一个职业（比如“时尚博主”），你还可以让AI模仿一个具体的人，或者一个有特定性格的角色。

• 场景： 你想让AI帮你解释“什么是黑洞”，但希望解释得特别通俗易懂，甚至有点幽默。

• 一个普通的提示词：
  > 用简单的语言解释什么是黑洞。

  结果可能还是有点干巴巴。

• 一个角色扮演提示词：
  > 想象你是“五岁小孩也能懂”科普系列的主持人，你的特点是用最简单的比喻和有点夸张的语气来解释复杂的科学概念。现在，请用这种风格向一群小学生解释“什么是黑洞”。开头可以说：“嘿，小朋友们！想知道宇宙里最贪吃的怪兽是什么吗？”

  通过设定一个非常具体、有鲜明特点的角色，你等于给了AI一个完整的“人设”。它会模仿这个角色的说话方式、用词习惯和整体态度。这在创作故事、写对话、或者需要特定风格文案的时候特别有用。

总的来说，写提示词就像是在跟一个很聪明但没什么主见的实习生沟通。你得告诉他：
* 你是谁？ (角色)
* 你要干什么？ (任务)
* 给谁看？ (受众)
* 有什么具体要求？ (格式、字数、风格)
* 最好给我个例子看看。 (示例)

多试试不同的组合，你会发现，AI能做到的事远比你想象的要多。关键在于，你得先学会怎么问。