AI常见提示词有哪些，它们分别起什么作用？

与AI打交道，其实就是和它“说话”，而我们说的这些话，在AI领域里有个专门的词，叫“提示词”（Prompt）。 这东西本质上就是你给AI下达的指令，指令给得好不好，直接决定了AI产出的东西能不能用，甚至好不好用。 这就像你跟一个厨师点菜，你说“随便来个菜”，那上来的东西可能完全不合你胃-胃口；但如果你说“来一份不加香菜的麻婆豆腐，要麻一点，少放盐”，厨师就能精准做出你想要的味道。

和AI沟通也是一个道理。用好提示词，不是什么玄学，就是一些有逻辑的方法和技巧。下面就把最常见、最管用的一些提示词掰开揉碎了讲清楚，它们到底是什么，又分别起什么作用。

一、明确任务型提示词：让AI直接干活

这是最基础，也是最常用的一类提示词。它的核心就是直接告诉AI“做什么”。 这类词通常是动词，简单直接，上来就布置任务。

• “写”、“生成”、“创建”: 这类词用来让AI从无到有创造内容。比如，“写一篇关于远程工作优缺点的500字短文”，或者“为我的环保T恤品牌创建一个广告语”。 这里的关键是要在动词后面加上具体的要求，比如字数、主题、风格等。要求越具体，AI生成的内容就越接近你的预期。

• “总结”、“概括”: 当你面对一大段文字，需要快速抓住核心信息时，这两个词就派上用场了。你可以直接把文章、报告或者会议记录丢给AI，然后说：“总结以下文本的核心观点，列出5个要点。” AI会帮你提炼信息，省去大量阅读时间。

• “翻译”: 这个需求很明确，就是让AI把一种语言转换成另一种。比如，“把这段英文翻译成中文：‘The quick brown fox jumps over the lazy dog.’” 为了保证翻译质量，最好能提供一些上下文，或者说明文本的用途，比如是用于正式合同还是朋友间的日常聊天。

• “解释”: 遇到复杂的概念或术语，可以让AI来帮你理解。一个特别好用的技巧是，让它用更简单的方式解释。 比如，“像对一个11岁的孩子解释一样，说明什么是‘黑洞’。” 这种方式能强迫AI抛弃专业术语，用最通俗的语言把事情讲清楚。

• “分类”、“提取”: 这类指令适合处理和组织信息。比如你有一堆用户反馈，可以要求AI：“将以下用户反馈分为‘功能建议’、‘程序错误’和‘用户体验’三类。” 或者，“从这段新闻稿中提取所有提到的人名和公司名。”

二、角色扮演型提示词：给AI设定一个身份

有时候，我们不仅希望AI完成任务，还希望它能带着某种特定的风格、语气或专业知识来完成。这时候，“角色扮演”提示词就非常有效。你等于是在给AI创建一个临时的“人设”。

• “扮演一个/充当一个/假设你是一个…”: 这是最经典的角色扮演句式。通过给AI设定一个角色，你可以框定它的知识范围和说话方式。
  • 举个例子：如果你想分析一个营销案例，与其直接问“分析这个案例”，不如说：“你现在是一位有10年经验的市场总监，请分析这个营销案例的成功之处和可以改进的地方。” AI会立刻切换到市场总监的视角，用更专业的术语和逻辑来回答，而不是泛泛而谈。
  • 再比如：写一封投诉邮件，可以说：“扮演一个对产品非常失望但仍然保持礼貌的顾客，写一封投诉邮件。” 这样，AI生成邮件的语气就会非常到位。

这种方法的逻辑在于，大型语言模型本身就是在海量文本数据上训练出来的，这些数据包含了各种角色说的话。 当你给它一个角色时，它就会去模仿和调用与这个角色最相关的数据和语言模式，输出的结果自然就更专业、更贴近场景。

三、提供上下文和背景：让AI了解前因后果

AI无法凭空猜测你脑子里的想法，它只知道你告诉它的信息。 如果不给够背景，它给出的答案很可能正确但无用，也就是人们常说的“正确的废话”。

• 提供背景信息: 在提出问题前，先简单介绍一下情况。
  • 错误示范：“怎么提高用户活跃度？” 这个问题太宽泛了，AI只能给出一些通用建议。
  • 正确示范：“我正在运营一个面向大学生的社交App，目前日活跃用户下降了20%。用户反馈主要是觉得内容不够有趣。你现在是一位社区运营专家，请给我三个具体的、低成本的、能在一周内见效的提高用户活跃度的策略。”

看到区别了吗？后者提供了产品类型、目标用户、当前困境和具体需求，AI就能给出针对性强得多的方案。

• 提供参考资料: 直接把相关的材料喂给AI，让它基于这些信息来回答。 比如，不要空泛地问某个产品的维修问题，而是把产品的说明书内容贴给它，然后问：“根据以上说明书，当设备显示错误代码E04时，我应该如何操作？” 这样做能大大降低AI“胡说八道”的概率。

四、举例说明（Few-Shot Prompting）：给AI一个模仿的样本

语言描述规则，远不如直接给个例子来得清晰。 这种提供一两个“问题+答案”范例的方法，被称为“少量样本提示”（Few-Shot Prompting）。 AI非常擅长模式匹配，你给它一个范例，它就能迅速理解你想要的格式、风格或逻辑。

• 举个例子：假设你希望AI帮你写一些产品描述，你想要一种简洁、有趣的风格。
  • 不用范例的问法：“帮我为一款无线蓝牙耳机写一个产品描述，风格要活泼有趣。” AI可能会生成一些它认为“活泼有趣”但你不一定喜欢的内容。
  • 使用范例的问法：“我需要你帮我写产品描述，风格如下：
    • 产品：便携咖啡机
    • 描述：把咖啡馆装进口袋里，三分钟还你一个精神抖擞的早晨。
    • 现在，请按照这个风格，为我的‘防水蓝牙音箱’写一个描述。”

通过这个例子，AI能立刻抓住你想要的“简洁+功能+场景”的模式，生成的结果质量会高很多。

五、链式思考（Chain of Thought）：引导AI分步思考

对于一些复杂的逻辑推理或计算问题，直接要求AI给出答案，它很容易出错。因为它可能会跳过中间的推理步骤，直接给出一个基于概率的、看似合理却错误的答案。

“链式思考”提示词就是为了解决这个问题。它的核心是要求AI在给出最终答案之前，先把思考过程一步步写出来。

• 如何操作：在你的问题后面加上一句“请逐步思考”或“请解释你的推理过程”。
  • 举个例子：面对一个数学应用题：“一个农场里有鸡和兔子共35个头，94只脚。问鸡和兔子各有多少只？”
  • 更好的问法：“一个农场里有鸡和兔子共35个头，94只脚。请列出详细的解题步骤，然后告诉我鸡和兔子各有多少只？”

当你这样要求时，AI会被迫把整个逻辑链条展现出来，比如“假设全是鸡，那么脚有…”、“每多一只兔子，脚会增加…”，这样不仅能大大提高最终答案的准确率，也能让你看清楚它的逻辑是否正确。

总而言之，和AI打交道，你越是把它当成一个需要清晰指令的聪明实习生，而不是一个能读懂你心思的“神”，你得到的结果就越好。把任务说清楚、把背景讲明白、给个角色让它扮演、做个示范让它模仿、或者引导它一步步思考，这些方法单独用或组合起来用，都能帮你更好地驾驭AI。