给AI下达写作指令公式是什么，是否存在万能模板？

好的，我们来聊聊怎么给AI下达写作指令，以及到底有没有所谓的“万能模板”这回事。

万能模板？想太多了。

首先，咱们开门见山地说：没有。不存在一个“放之四海而皆准”的AI写作指令万能模板。那些说什么一个模板搞定所有需求的，多半是在忽悠你。原因很简单：AI模型在不断进化，它们擅长的东西、理解上下文的能力都在变。而且，我们的写作任务也五花八门，从写一封邮件到写一篇深度分析报告，要求完全不同。指望一个模板解决所有问题，就像想用一把扳手修好所有电器一样，不现实。

但是，别灰心。虽然没有万能模板，但有一些核心原则和结构，可以帮助我们像高手一样和AI沟通，让它写出你真正想要的东西。这就像厨师做菜，虽然没有一道菜能满足所有人的口味，但掌握了煎炒烹炸的基本功，就能做出各种美味。

给AI下达指令的核心“组件”

你可以把一个有效的AI指令看作是由几个关键组件拼起来的。这些组件不是硬性规定，但把它们组合好，能让AI更精准地理解你的意图，输出也更靠谱。

1. 角色（Persona）
   这是第一步，也是很关键的一步。告诉AI它现在是谁。比如，“你是一位资深的市场营销专家”、“你是一名经验丰富的旅游博主”、“你是一个对物理学充满热情的大学教授”。给AI设定一个角色，能让它的回答更专业、更有针对性，也能更好地匹配你想要的语气和风格。我通常会说：“你是一名专注于[具体领域]的[专业身份]。”这样AI输出的内容，在经验和专业性上会更强。

2. 任务（Task）
   明确告诉AI你要它做什么。这里要用动词开头，直接、具体。比如，“生成一篇关于[主题]的博客文章”、“总结这份报告的重点”、“对比[A]和[B]的优缺点”、“写一封邮件给[收件人]”。我通常会用“请你帮我[具体任务]”，这样既礼貌又清晰。记住，越具体越好。比如说“写一篇关于健康的文章”就太模糊了，不如“写一篇针对30岁以上上班族的，关于如何在办公室保持健康的5个实用建议的博客文章”。

3. 背景/情境（Context）
   这是让AI输出内容更有深度和相关性的关键。你得告诉AI为什么要做这个任务，以及任务相关的背景信息。想想看，如果你让一个人帮忙写东西，但什么背景都不给，他怎么可能写好？AI也一样。提供背景信息可以包括：目标受众是谁？这篇文章的目的是什么？为什么要写这个？有什么特殊的情况需要考虑？。比如，如果你想让AI写一篇产品介绍，就得告诉它这个产品是给谁用的，有什么独特卖点，竞争对手是谁，等等。我发现，提供越多相关背景，AI就越不容易“跑偏”。

4. 约束/要求（Constraints/Requirements）
   这部分是给AI的“红线”和“绿灯”。你要它遵守什么，避免什么。这包括：

   • 长度要求： 比如“文章长度在500字左右”、“不超过3段”。
   • 语气和风格： “使用轻松幽默的语气”、“保持专业严谨”、“像和朋友聊天一样”。我经常会说“请用[某种语气]，像[某种人]在和[某种受众]说话一样”。
   • **** 如果是SEO文章，要提供核心关键词和相关关键词。
   • 禁止项： 比如“避免使用行话”、“不要包含[某个词语]”。
   • 具体内容点： “文章中必须包含以下三点：A、B、C”、“请着重强调[某个观点]”。

5. 输出格式（Output Format）
   告诉AI你希望它以什么形式呈现结果。这可以是“分点列出”、“写成一段话”、“Markdown格式”、“JSON对象”、“表格”等等。明确格式可以大大提高后续处理的效率。比如，我如果需要一个列表，我就会明确要求“请以编号列表的形式输出”。

6. 示例（Examples / Few-shot prompting）
   这招特别管用。如果你有一个具体的风格、结构或者内容偏好，直接给AI看几个例子。比如，如果你想让AI写一篇某个风格的诗，就给它几首那种风格的诗。如果你希望它按照某个报告的模板来写，就直接把模板丢给它。这种“少样本学习”（Few-shot prompting）能让AI更好地理解你的期望，输出质量会高出一大截。我通常会说“请参考以下示例，按照类似风格和结构创作：[示例内容]”。

不是万能模板，而是“可组合的策略”

所以，你看，它不是一个固定的“填空题”模板，更像是一个“可组合的乐高积木”。你可以根据任务的复杂度和你的具体需求，选择性地组合这些组件。简单的任务可能只需要任务和格式，复杂的任务则需要所有组件的详细描述。

比如说，我最近要写一篇关于E-E-A-T原则如何应用于AI内容创作的文章。
我的指令可能会这样写：

“你是一名经验丰富的AI内容策略师和SEO专家。 [角色]

请你为一份面向内容创作者的行业博客撰写一篇正文，解释E-E-A-T原则（经验、专业性、权威性、可信赖度）在AI内容创作中的重要性，以及如何通过提示词工程（prompt engineering）来确保AI生成的内容符合这些原则。 [任务]

这篇文章的目标是帮助内容创作者理解如何利用AI工具，同时又不牺牲内容质量和可信度，从而在AI搜索时代获得更好的排名和用户信任。内容需要结合实际案例，让读者觉得AI内容也可以很靠谱。 [背景/情境]

文章长度大约1000字。语气要专业但又要像朋友聊天一样，避免使用营销口号。每段话要短小精悍，直接切入要点。请确保文章中提到通过作者简介、引用可靠来源、提供第一手经验等方式来提升E-E-A-T。 [约束/要求]

请以Markdown格式输出，使用二级标题和三级标题来组织内容。文章最后要包含一个简洁的总结，并提供3-5个具体可行的提示词示例，展示如何将E-E-A-T原则融入到日常的AI写作指令中。 [输出格式]

以下是一个你可能会用到的提示词示例，可以作为参考：
‘你是一位经验丰富的健康领域博主。请为一篇关于“通过饮食改善睡眠质量”的博客文章，生成3个引人入胜的开头段落。要求：语气友好，科学严谨，字数在100-150字之间。请包含个人经验的影子，并提及至少一项研究发现。’ [示例]”

你看，这个指令就融合了前面提到的所有关键组件，它足够具体，让AI知道自己要扮演什么角色，要完成什么任务，给谁看，要达到什么效果，甚至连输出格式和参考案例都给清楚了。这和一句简单的“写一篇关于E-E-A-T的文章”比起来，效果会天壤之别。

反复尝试和迭代是真理

即使你把指令写得再详细，第一次输出的结果也可能不完美。这是非常正常的。我的经验是，不要指望一蹴而就。拿到AI的回复后，仔细审查，然后根据不足的地方，继续优化你的指令。这叫“迭代优化”（Iterative refinement）。

比如，如果AI写出来的文章有点“AI味儿”，那我就会在下一轮指令里加上“请减少AI痕迹，像一个真人一样写作”、“语言更口语化一些”。如果它引用的数据不够权威，我就会补充“请引用至少三个来自权威机构或学术期刊的数据来支撑你的观点”。这个过程就像你和一位新来的实习生磨合，你需要不断地给他反馈和更清晰的指引，他才能更好地理解你的工作方式。

别忘了E-E-A-T原则

既然我们聊到了写作，就不能不提E-E-A-T（经验、专业性、权威性、可信赖度）这个概念。Google现在非常看重这个，尤其是在健康、金融等YMYL（Your Money, Your Life）领域。这意味着，你的内容不仅仅要信息准确，还要能体现出真材实料的经验和专业背景。

当你给AI下指令时，也要尽量把这些原则考虑进去：
* 经验（Experience）： 让AI模拟一个有第一手经验的角色。比如，“你是一位亲身尝试过远程工作三年的自由职业者，写一篇关于在家高效工作的文章。”
* 专业性（Expertise）： 要求AI在内容中展现专业知识。比如，“请以一名营养师的角度，解释低碳饮食的科学原理和潜在风险。”
* 权威性（Authoritativeness）： 提示AI引用权威来源。比如，“在文章中引用至少两篇来自世界卫生组织（WHO）或知名医学期刊的数据或研究。”
* 可信赖度（Trustworthiness）： 要求AI提供透明、公正的信息。比如，“请客观地分析这项新技术，同时指出其优点和潜在的局限性。”

把E-E-A-T原则融入指令，虽然不能直接让AI拥有“真实经验”，但可以引导它模仿这种经验，并在内容中体现出更强的可信度和专业度。这就像你给AI穿上了一件专业的“制服”，让它看起来更像一个值得信赖的专家。

总的来说，给AI下写作指令，没有一劳永逸的万能公式。它更像是一门艺术，需要你清晰的思考、精确的表达、以及持续的耐心。掌握了这些核心组件，多加练习，你就能成为一个真正的“AI沟通高手”。