AI提示词技巧有哪些

与AI沟通，很多人觉得就是把问题丢给它，然后等着看结果。但实际情况是，你说话的方式直接决定了AI回复的质量。 这就像和人打交道，话说不清楚，对方也很难帮你。想让AI给你靠谱的回答，就需要用对方法，这就是所谓的“提示词技巧”或“提示词工程”。 这不是什么高深的技术，更像是一种沟通的艺术。

核心就一条：把话说清楚。AI不像人，它没有生活经验，无法猜测你“真正”想问的是什么。 所以，指令必须直接、具体。 比如，你不能只说“写一篇关于猫的文章”，这样范围太大了，AI只能随便给一些通用信息。更好的做法是明确要求：“写一篇800字左右的文章，介绍英国短毛猫的性格特点、喂养注意事项和常见的遗传病。文章风格要像一个有经验的宠物医生在给新手主人提供建议。” 你看，后者提供了任务、篇幅、具体内容和风格，AI就能更好地理解你的需求。

一个我经常用的有效方法是给AI设定一个“角色”。 在你提问之前，先告诉它：“你现在是一名资深的广告文案策划”或者“你是一名有10年经验的小学语文老师”。 这么做的效果很明显。因为AI的学习数据包含了各种行业和角色的文本，一旦你为它指定了身份，它就会调用相关的知识和语言风格来回答你。 比如，你想分析一份市场数据，可以这么说：“你是一位市场分析专家，请分析以下数据，并指出三个最关键的增长机会。” 这比直接问“这些数据说明了什么？”得到的答案要专业得多。

除了设定角色，提供清晰的背景信息（Context）也一样重要。 别指望AI知道你正在处理什么项目，或者你的读者是谁。你得主动告诉它。比如，你要写一封邮件，就要说明收件人是谁、邮件的目的、你的身份以及希望对方做什么。我有个朋友做电商，他想用AI写产品描述。一开始他只给产品名，结果AI写出来的东西很干瘪。后来我让他把产品的目标用户、使用场景、核心卖点都写进提示词，AI生成的内容马上变得有吸引力了。这就是背景信息的力量。

有时候，光说不练假把式，给AI几个例子看，比长篇大论的指令更有用。 这种方法叫“小样本提示”（Few-shot Prompting）。 比如，你想让AI帮你把一些非正式的句子改成正式的商业用语。你可以这样做：
“请将以下句子从口语风格改为商务书面风格。
例子1：
口语：老板说这个方案下周必须搞定。
书面：根据要求，此方案需在下周内完成。
例子2：
口语：这个功能好像有点问题，老是卡。
书面：系统中的某项功能存在性能问题，运行时出现延迟现象。
现在，请转换这个句子：‘我们得赶紧把这个bug修好。’”
通过这两个例子，AI就能准确地模仿你想要的风格和格式，而不是自己瞎猜。

还有一个非常实用的结构化方法，可以总结为四个要素：指令（Instruction）、背景（Context）、输入数据（Input Data）和输出格式（Output Indicator）。
* 指令：明确告诉AI要做什么，用动词开头，比如“分析”、“总结”、“撰写”。
* 背景：提供与任务相关的所有信息，帮助AI理解环境。
* 输入数据：如果你需要AI处理一段特定的文字或数据，就把它们清晰地附在后面。
* 输出格式：明确你想要的结果是什么样子，是表格、列表、一段话还是一篇完整的文章？ 比如，你可以要求它“用无序列表的形式，列出至少五个要点”或者“生成一个包含三列（问题、原因、解决方案）的Markdown表格”。
把这几点组合起来，你的提示词就会变得非常强大。例如：“你是一位专业的健身教练（角色）。我是一名30岁的男性，目标是减脂增肌，每周可以训练三次，每次一小时（背景）。请为我制定一个为期四周的详细训练计划（指令）。计划需要以表格形式呈现，包含训练日、训练部位、具体动作、组数和次数（输出格式）。”

但是，有时候任务比较复杂，一步到位很难。这时候可以把一个大任务拆分成几个小步骤，让AI一步一步地思考和执行。 这就是所谓的“思维链”（Chain of Thought）技巧。 比如，你要解决一个数学应用题，不要直接问答案。你可以让AI“首先，列出题目中的已知条件；其次，写出解题的步骤；最后，根据步骤计算出最终答案。” 这样不仅能提高答案的准确性，还能让你看清楚AI的思考过程，方便检查和纠正。 我在处理一些需要逻辑推理的工作时，经常使用这个方法，效果很好。它强迫AI放慢速度，而不是凭“感觉”给出一个答案。

还有一个技巧是不断迭代和追问。 第一次的回答不完美很正常。你可以把它看作一个初稿。针对不满意的地方，给出具体的修改意见。比如，“这个回答太专业了，请用更通俗易懂的语言重新解释一遍，就像对一个10岁的孩子说话一样”或者“很好，现在请在第三点的基础上再多提供一些具体的例子”。 把和AI的对话看成是一场持续的沟通，而不是一次性交易，你会得到更好的结果。

当然，也要避免一些常见的错误。最常见的就是用模糊的词语，比如“写得好一点”、“让它更有趣”。 AI无法理解这些主观的评价。你需要把“好”和“有趣”具体化。是需要增加比喻，还是加入一些故事案例？把要求说得越细，AI就越能满足你。另外，不要用否定句。与其说“不要写得太复杂”，不如直接说“请用简单的语言来写”。 给AI明确的行动指令，比告诉它什么不能做更有效。

最后，我想说的是，没有什么万能的公式。不同的模型，甚至同一个模型在不同时间，对提示词的理解都可能有些微差异。 最好的方法就是多尝试，多实验。 把你常用的、效果好的提示词保存下来，形成自己的“提示库”。 比如，我有一个文档，专门记录了用于写邮件、做总结、想点子等不同场景下的优秀提示词模板。这样一来，每次需要的时候，只需要稍微修改一下就能用，效率高了很多。这整个过程，其实也是在训练我们自己，让我们学会如何更清晰地思考和表达。