写提示词时应该避免哪些常见错误？

很多人都觉得，AI工具用起来很简单，打字就行。但事实是，拿到高质量回复的关键，在于你怎么“问”。这个“问”的过程，就是写提示词。很多人在这里栽了跟头，导致AI给出的东西要么乱七八糟，要么根本不是自己想要的。下面聊聊我踩过的一些坑，以及应该怎么避开它们。

第一个大错，就是话说得太模糊。
很多人会直接扔给AI一个词或一句话，比如“写个关于市场营销的文章”。 这就像你对一个厨师说“给我做点吃的”，他完全不知道你到底想吃什么。 AI并不会读心术，它只能根据你给的信息来预测下一步最可能出现的文字。 你给的信息越模糊，它就越可能给你一些非常通用、毫无深度的内容。

举个例子，我刚开始用AI写文案的时候，也犯过这个错。我让它“写个产品推荐文案，风格随意点”。结果呢？它给我的东西风格混杂，根本不知道我想推荐的是什么，也不知道目标客户是谁。

正确的做法是把指令说清楚。 不要说“写篇关于营销的文章”，而是要说：“写一篇500字左右的博客文章，主题是内容营销对B2B软件公司的长期投资回报率，目标读者是对这个领域不太了解的营销新人，语气要稍微轻松一些，多用一些具体的例子。” 你看，这样一来，AI就有了明确的方向：文章长度、主题、读者、语气、风格，所有关键信息都齐了。它拿到这样的指令，才可能给你一篇真正有用的文章。

第二个常见错误是，想一口吃成个胖子，在一个提示词里塞进太多任务。
比如，有人会说：“帮我把这份会议录音整理成纪要，然后提炼出关键行动点，最后再写一封通知邮件发给所有参会人。” 这对AI来说太复杂了。 模型一次只能集中精力做好一件事，你同时让它做三件，结果很可能是每件都做不好，输出的结构会很混乱，甚至可能只完成一部分任务。

正确的做法是把大任务拆分成小步骤。 这就像一个项目管理流程。
第一步，你先发录音稿，说：“你是一个专业的会议记录员，把下面的会议内容整理成一份清晰的会议纪要。”
等它做完，你再进行第二步：“根据上面这份纪要，提取出所有的行动要点，并列出负责人和截止日期。”
最后一步：“现在，以项目经理的身份，写一封邮件通知所有参会人，邮件内容要包括会议纪要和行动要点清单。”
你看，把一个复杂的任务拆开，一步一步引导AI，每一步都只给一个清晰的指令。这样不仅能保证每个环节的输出质量，还能让你在中间环节进行调整和修正。

第三个坑，是忘了给AI提供必要的背景信息，也就是上下文。
AI不像人，它没有长期记忆。在一次新的对话里，它完全不知道你之前跟它聊过什么。 所以，你不能理所当然地认为它“应该知道”你在说什么。很多人会直接说“把它优化一下，突出价值”。这里的“它”是什么？“价值”又是指哪方面的价值？是省钱的价值还是环保的价值？AI完全是懵的。

所以，每次提出要求时，都要确保提供了足够的上下文。 比如，你应该这样说：“下面是一段关于我们公司新推出的环保数据线的产品描述。请你把它优化一下，重点突出它在节能和材料可回收方面的价值。这段描述的目标读者是注重环保的年轻消费者，准备投放在微信公众号上，所以语气要亲切、真实一点。” 这样，AI才知道“它”是什么，要突出什么“价值”，以及给谁看、用在哪。

第四个错误，是不给AI设定一个角色。
直接向AI提问，和你让AI扮演一个专家再来回答，得到的结果是完全不同的。 如果不给它设定角色，它给出的答案通常会很中立、很“百科全书”。但是，一旦你赋予它一个身份，它的回答就会带上那个身份的视角、语气和知识深度。

比如，你问“微服务架构是什么？”和“你是一个有15年经验的资深软件架构师，请用通俗的语言向一个技术新人解释什么是微服务架构，并举一个电商网站的例子”，后者得到的答案会实用得多。我经常用这个方法，比如让AI扮演“一个熟悉小红书平台推广的资深文案策划” 或者“一位擅长与客户沟通的客服专家”。这能让它的输出立刻变得有针对性。

第五个很多人会忽略的错误，是不指定输出格式。
你可能花了很多心思把问题描述清楚了，但如果没说你想要什么样的格式，AI给你的可能是一大段文字，让你还需要花时间去重新排版。 这在处理数据或者需要清晰结构的内容时尤其麻烦。

所以，在提示词的最后，一定要加上你对格式的要求。这很简单，但效果很好。
比如，你可以说：
“用无序列表的形式呈现。”
“把结果整理成一个三列表格，列标题分别是‘功能’、‘优点’和‘适用场景’。”
“请用Markdown格式输出，一级标题用##，要点用-。”
明确格式要求，能帮你省下大量的后期编辑工作。

第六个错误，是你的指令本身就自相矛盾。
有些人会提出一些听起来很合理，但实际上相互冲突的要求。比如，“写一份简洁又详细的产品说明书”。 “简洁”和“详细”本身就是一对矛盾的概念。 AI会很困惑，不知道应该侧重哪一点。

还有人会说，“写一篇文章，要有点深度，但又不能太复杂，要让所有人都看懂。语气可以轻松一点，但也要专业。” 这种指令里的形容词都太主观了。“有感觉”、“专业一点”，这些词对AI来说都是无效信息，因为它无法量化。

正确的做法是把这些模糊的感觉，转化成具体的、可执行的指令。 不要说“简洁又详细”，而是说“写一份产品说明书，语言要简单明了，但必须覆盖产品的核心功能、主要卖点和适用人群这三点，总字数控制在200字以内。” 这样就把矛盾的要求变成了清晰的约束条件。

最后一个，也是最关键的一个错误，就是把和AI的互动当成“一锤子买卖”。
很多人发完一个提示词，看到结果不理想，就觉得是AI不行，然后就放弃了。 但真正会用的人，都把写提示词看作是一个持续沟通和反复优化的过程。 你的第一个提示词只是一个开始。 拿到初步结果后，你要做的，是根据这个结果去调整和优化你的提示词，或者在对话中给出进一步的指令。

比如，AI给你的文章里某个例子不太好，你可以直接说：“第三段的例子不够贴切，换一个关于小型创业公司的例子。”或者，“这个回答太正式了，用更口语化的方式再说一遍。”这种持续的反馈和调整，才是在和AI进行有效的“协作”。

总的来说，写提示词不是什么神秘的技术，它更像是一种沟通技巧。只要你避免上面这些错误，说得更具体、把任务拆开、给足背景、设定好角色和格式、避免矛盾，并且把它当成一场对话，那你从AI那里得到的东西，质量会高很多。