AI提示词应该怎么写

跟AI打交道，很多人觉得难，其实就是没把话说清楚。你把它当成一个能干活但没啥眼力见的实习生就行。你指令越清晰，它干得越漂亮。反之，你说话含糊不清，它就只能瞎猜，结果自然不怎么样。

写提示词，关键就一条：把话说得让机器能懂。这事儿没那么玄乎，不用学什么编程，但得有点逻辑。

一、先定个框：角色、目标、背景和格式

很多人写提示词，上来就是一句话：“帮我写个营销文案。”这就像对实习生说“去干活吧”一样，他根本不知道干啥。

一个好的提示词，至少要讲清楚四件事：

• 你是谁（角色）： 让AI扮演一个角色，能最快地让它进入状态。别说“写个文案”，要说“你是一个专业的营销经理”。 角色越具体越好，比如“你是一个专门为高端护肤品牌写社交媒体文案的营销专家，有十年经验”。你看，加上了行业和经验，AI的产出马上就不一样了。 我自己试过，让它扮演“一个熟悉中国市场的苹果分析师”，它写出来的东西就带那个味儿。

• 你要干啥（目标）： 直接说出你的任务。要写文章、要总结、要翻译，还是要做个表格？用动词开头，直接下命令。 比如，“总结下面这段文字，列出三个核心观点”。 这比“这段话什么意思”要明确得多。

• 这事儿的前因后果（背景）： AI不知道你心里想什么，你得把必要的背景信息给它。 比如你要让它写产品描述，那你得告诉它产品是什么、卖给谁、有啥特点。 信息不给够，它只能胡编。我之前让它给我写一个关于“自动驾驶”的分析，没给任何背景，结果写出来的东西泛泛而谈，毫无价值。后来我加上了“背景是中国最新的交通法规草案和特斯拉FSD入华的可能性”，出来的东西立刻就有深度了。

• 你要啥样（格式）： 你想要个列表、一段话、一个表格，还是JSON代码？直接告诉它。 比如，“用无序列表的形式展示”、“生成一个包含三列（产品、价格、优势）的Markdown表格”。 你要是不说，它给你的格式可能千奇百怪，你还得自己花时间整理。明确格式要求，能省很多事。

把这四点套进一个简单的结构里，你的提示词就不会差到哪去。比如：
“你是一名[角色]，你的任务是[目标]。基于以下[背景信息]，请用[格式]生成内容。”

二、把话说清楚的具体办法

有了框架，接下来就是填充内容。怎么把话说得更明白？

• 具体，别模糊。 这是最重要的一点。 别用“好一点”、“有趣一点”这种词，AI理解不了。 什么是“好”？你要把标准告诉它。比如，不要说“写一个吸引人的标题”，而要说“写5个标题，每个标题不超过15个字，要包含‘省钱’这个关键词，风格要幽默”。 你看，把“吸引人”这个模糊的要求，拆解成了具体的、可执行的标准。

• 给例子，别让它猜。 这招特别好用，专业术语叫“少样本提示”（Few-Shot Prompting）。 你想让它模仿某种风格，光用嘴说是没用的，直接给它看个例子，它学得最快。 比如，你想让它帮你回复邮件，可以这么写：
  
  “你是一个客户服务代表。请模仿以下风格回复客户邮件。
  
  例子：
  
  客户邮件：‘我的订单还没到。’
  
  回复：‘您好，我们查到您的订单正在派送中，预计明天送达。给您带来不便，非常抱歉。’
  
  现在，请根据这个风格，回复下面的邮件：[贴上新的客户邮件]”
  
  给了例子，AI的输出质量会稳定很多。

• 一步一步来，别一口吃个胖子。 如果你的任务很复杂，比如写一份完整的市场分析报告，不要指望一个提示词就搞定。 AI会蒙。你应该把大任务拆成几个小步骤。
  
  第一步：“你是一个市场分析师。请分析一下中国电动汽车市场的现状，重点关注比亚迪、蔚来和特斯拉三家公司。先列出市场规模、增长率和主要玩家。”
  
  等它完成后，再进行第二步：“很好。现在，请分析这三家公司的主要优势和劣势，用表格展示。”
  
  这种方法叫“思维链”（Chain of Thought），通过引导AI一步步思考，能处理更复杂的逻辑问题，结果也更靠谱。

• 说要什么，别说不要什么。 AI处理否定指令的能力比较差。你跟它说“不要用专业术语”，它可能反而会记住“专业术语”这个词。 正确的做法是直接告诉它你想要什么。比如，把“不要用专业术语”改成“请用通俗易懂的语言，就像解释给一个高中生听一样”。 这样指令更清晰，效果也更好。

三、常见的坑以及怎么躲

很多人用不好AI，就是因为掉进了几个常见的坑里。

• 第一个坑：太懒，问题太宽泛。 “给我讲讲经济学”、“怎么才能成功？”这种问题等于没问。 AI只能给你一段从网上扒下来的、最通用、最没用的废话。 记住，你的问题越具体，得到的答案才越有价值。

• 第二个坑：信息过载。 把一堆不相关的要求和资料全塞进一个提示词里，以为信息越多越好。 其实这样只会让AI困惑，抓不住重点。 保持提示词的专注，一个提示词只干一件事。

• 第三个坑：完全相信AI的鬼话。 AI本质上是个语言模型，它不是在思考，而是在根据概率生成最像人话的句子。 所以它会一本正经地胡说八道，也就是我们常说的“幻觉”。对于事实性的信息，特别是数据、日期、引用，一定要自己去核实。别把它当成知识的来源，把它当成一个帮你处理信息、激发灵感的工具。

• 第四个坑：一次不行就放弃。 写提示词是个不断调试的过程，很少有人能一次就写出完美的提示词。 第一次结果不理想很正常。 你需要根据它的回答，调整你的提示词，加点背景、换个说法、给个例子，多试几次。 这就像跟人沟通，话说不明白，就换种方式再说一遍。

总的来说，和AI沟通的核心就是：清晰、具体、有逻辑。你把它当成一个需要明确指令的工具，而不是一个能读懂你心思的伙伴，你的效率会高很多。这背后没什么魔法，就是把话说清楚的常识而已。