哪里可以找到一份全面的AI提示词指南，帮助我系统地学习和掌握提示词技巧？

想系统学习提示词（Prompt），找到一份全面的指南，这想法本身就说明你已经走在了很多人前面。现在网上关于提示词的资料很多，但零散、不成体系，甚至有些充满了误导。要系统掌握它，你需要的是一条清晰的学习路径和一些真正好用的资源。

先从理解“提示词是什么”开始

在我们谈论技巧之前，必须先弄清楚提示词的本质。提示词不是什么魔法咒语，它就是你给AI的“指令”。 AI模型本身是一个概率预测机器，它根据海量的文本数据学习词语之间出现的可能性。 你输入一个模糊的指令，比如“写个故事”，它就会在无数种可能性里猜测你想要什么，结果自然不会太好。

所以，提示词工程 (Prompt Engineering) 的核心，就是设计出清晰、具体、没有歧义的指令，最大限度地减少AI的猜测空间，引导它给出你想要的结果。 这就像你给一个经验丰富的员工安排工作，你说得越明白，他做得就越到位。

系统学习路径：从基础到进阶

一个靠谱的学习路径，应该像爬楼梯，一步一个台阶。

第一步：掌握基础原则 (打好地基)

这是最重要的一步，所有高级技巧都建立在这些基础上。如果你跳过这一步，后面的学习会很困难。

1. 清晰具体是王道：这是最核心的原则。不要说“写得好一点”，要说“用海明威的风格，写一段关于日落的描述，不超过100字”。 模糊的词，比如“吸引人的”、“有深度的”，对AI来说没有意义，因为它无法量化。 研究显示，指令越具体，输出的准确率越高。

2. 提供足够的上下文：AI没有你脑子里的背景信息。 你要把它当成一个刚接触这个项目的新同事，把所有必要的背景都告诉它。例如，你想让它帮你写一封邮件，你应该告诉它：这封邮件是写给谁的？目的是什么？你和收件人的关系是怎样的？需要对方做什么？

3. 明确角色 (Role)：这是个非常好用的技巧。在提示词的开头，先给AI指定一个角色。 比如，“你是一位资深的投资分析师”、“你是一名小学语文老师”或“你是一名专业的文案写手”。 指定角色能快速地让AI进入特定领域的语境，它的回答会更符合该领域的语言风格和知识框架。

4. 定义输出格式：直接告诉AI你希望它用什么格式输出结果。 比如，“用Markdown的表格形式展示”、“用无序列表列出要点”、“输出一段可以直接复制使用的Python代码”。 这能省去你大量后期编辑的时间。

第二步：学习结构化提示词框架

当基础原则烂熟于心后，就可以学习一些结构化的框架来组织你的提示词，让它更专业、更稳定。目前业界比较认可和常用的框架是RACE。

• R(Role – 角色): 你希望AI扮演什么角色。
• A(Action – 行动): 你需要AI完成什么具体的任务。
• C(Context – 情境): 提供任务的背景信息。
• E(Expectation – 期望): 你期望得到什么样的结果，包括格式、长度、风格等。

比如，一个模糊的提示：“帮我分析一下这个产品。”

用RACE框架优化后就变成：
“[R] 你是一名市场分析专家。[C] 我正在为一款面向大学生的新款降噪耳机做市场推广。[A] 请分析这款产品的主要卖点，并为我撰写三条用于社交媒体宣传的文案。[E] 每个卖点用一句话概括，每条文案不超过50字，风格要活泼、有趣，能吸引年轻人的注意。”

你看，用了框架之后，指令的完整性和清晰度立刻就上去了。

第三步：探索高级技巧 (处理复杂任务)

当你能熟练应对日常任务后，就可以开始挑战更复杂的场景了。这时候需要一些高级技巧来引导AI进行深度思考和推理。

• 思维链 (Chain-of-Thought, CoT): 这个技巧的核心是让AI“把思考过程写出来”。 当你遇到一个需要多步推理的复杂问题时，比如数学题或逻辑分析，你可以在提示词里加上一句“请一步步思考”。AI会先把解题的步骤展示出来，然后再给出最终答案。 这样做可以显著提高AI在逻辑任务上的准确率。

• 少样本提示 (Few-shot Prompting): 就是在你的指令里，给AI一两个例子。 AI会学习你给的例子，然后模仿例子的格式和逻辑来回答你的新问题。 这对于需要特定风格或格式的输出特别有效。比如，你想让它帮你写周报，你可以先给它一个你写好的周报片段作为例子。

• 分解任务 (Task Decomposition): 不要指望用一个提示词解决一个巨大的、复杂的问题。 正确的做法是把大任务拆解成一系列小任务，然后用多个提示词分步引导AI完成。 就像你做一个项目，先做规划，再分步执行。比如，写一篇长篇报告，可以先让AI生成大纲，然后针对每一个章节，再让它去填充具体内容。

靠谱的资源在哪里？

理论讲完了，你需要的是动手实践的地方和可以随时查阅的资料库。

1. 综合性学习网站 (从这里开始)

• Prompt Engineering Guide (promptingguide.ai): 这是目前最全面、最权威的提示词工程指南之一，有中文版。 它由DAIR.AI开源维护，内容涵盖从基础知识到前沿研究论文的方方面面，非常适合系统性学习。
• learnprompting.org: 同样是一个非常棒的免费开源课程网站，内容模块超过60个，被翻译成9种语言，还有一个活跃的社区。 它的课程设计非常友好，从基础入门到高级技巧，甚至包括AI安全方面的内容，都很适合初学者。

2. 在线课程 (视频教学更直观)

• Coursera上的课程: 很多知名大学和公司都在Coursera上开设了提示词工程的课程。例如，范德比尔特大学的《Prompt Engineering for ChatGPT》和IBM的《Generative AI: Prompt Engineering Basics》。 这些课程通常结构完整，有视频讲解和练习，可以帮你打下坚实的基础。
• 吴恩达的课程 (deeplearning.ai): 吴恩达团队推出的《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程虽然面向开发者，但其中关于提示词构建原则和方法的讲解，对所有人都适用。

3. 官方文档 (第一手资料)

• OpenAI官方文档: 直接去看ChatGPT开发者给出的最佳实践指南，这是最准确、最直接的信息来源。
• Google AI for Developers: Google的官方文档里也有关于Gemini模型提示设计的详细指南，内容非常实用。

4. 提示词分享和练习平台

• FlowGPT: 一个以社区形式分享提示词的平台，用户可以在这里找到各种场景下的提示词，并直接与ChatGPT交互测试。
• Snack Prompt: 这个网站提供了大量现成的提示词，覆盖金融、艺术、开发等多个领域，还有浏览器插件，方便你随时调用。

最后要记住，学习提示词最重要的环节是“迭代”。 你的第一个提示词 rarely 会是完美的。 练习的循环应该是：写提示 -> 看输出 -> 评估结果 -> 调整提示。 反复练习，直到你对AI的“脾气”了如指掌，那时候你就能真正掌握这项技能了。