AI提示词有哪些不同的类型，分别适用于什么场景？

和AI打交道，本质上就是和它对话。 你说话的方式，也就是你给的“提示词”（Prompt），直接决定了它能给你什么质量的回复。 把AI模型想象成一个知识渊博但毫无主动性的实习生，你必须把任务指令说得清清楚楚，它才能干出让你满意的活。提示词玩得好，AI就是你的得力助手；玩不好，它就是个只会说漂亮废话的聊天机器人。

提示词并没有一个官方的、统一的分类标准，很多人都是根据自己的经验和使用习惯来划分。不过，从功能和结构上来看，我们可以把它们归为几大类。

基础指令型：简单直接，立马开干

这是最基本、最常用的一类提示词，就像你给同事下达一个明确的工作指令。 它的特点是直接、不绕弯子，用一个动词开头，清楚说明你想让AI做什么。

适用场景：
这类提示词几乎适用于所有目标明确的任务。

• 信息概括： “总结这篇关于人工智能伦理的文章，列出5个核心观点。”
• 内容翻译： “把这段英文产品描述翻译成地道的简体中文。”
• 格式转换： “将下面的会议记录整理成一个表格，包含‘议题’、‘负责人’和‘截止日期’三列。”
• 代码编写： “用Python写一个函数，计算两个日期之间相差的天数。”

怎么用：
要点是指令要清晰、具体。 不要说“帮我看看这篇文章”，而是说“概括这篇文章”或“校对这篇文章的语法错误”。你把任务定义得越精确，AI的输出结果就越符合你的预期。

角色扮演型：让AI“入戏”，输出更专业

角色扮演提示词就是让AI假定一个特定的身份或职业。 这是一种很有效的技巧，能让AI的回答风格、语气和专业知识都更贴近特定领域的要求。

适用场景：
当你需要特定风格或专业领域的输出时，这个方法特别好用。

• 模拟面试： “你现在是一位谷歌的高级产品经理，我是来面试产品经理岗位的候选人。请对我进行一场30分钟的模拟面试，从产品设计问题开始。”
• 专业写作： “扮演一名经验丰富的科技专栏作家，为一篇介绍量子计算入门的文章写一个吸引人的开头。”
• 获取建议： “假设你是一名专业的职业规划师，根据我过去五年的工作经历（[在此处插入你的简历]），为我下一步的职业发展提供三个具体建议。”

个人经验：
我发现，给角色添加更多细节，效果会更好。比如，不说“你是个律师”，而是说“你是一位专注于初创公司股权纠纷的资深律师，有15年从业经验”，AI给出的答案会明显更聚焦、更专业。

示例驱动型（零样本、单样本、少样本）：给个例子，让它照着学

这类提示词的核心是给AI提供一个或多个范例，让它模仿你想要的格式或风格。

• 零样本提示（Zero-shot Prompting）： 这是最直接的方式，不给任何例子，直接下达指令。 前面说的基础指令型就属于零样本。它依赖的是AI在训练数据中已经学到的通用能力。适用于那些简单、常见的任务。

  • 例子： “把‘我爱北京天安门’翻译成英文。”

• 单样本/少样本提示（One-shot/Few-shot Prompting）： 在指令中给出一个或几个完整的“输入-输出”范例，相当于给AI划了重点，告诉它“照这个样子做”。

  • 适用场景： 当你需要特定的输出格式、语气或者处理一些AI不太熟悉的新颖任务时，少样本提示特别有效。 比如，情感分类、特定风格的文案写作等。

  • 例子：
    “`
    我希望你根据用户评论判断情绪是积极、消极还是中性。下面是一些例子：

    评论：“这款手机电池续航真给力！”
    情绪：积极

    评论：“等了半个月才到货，客服还爱答不理。”
    情绪：消极

    现在，请判断下面这条评论的情绪：
    评论：“手机外观还行，但系统偶尔会卡顿。”
    情绪：
    “`
    通过提供范例，AI能更准确地理解你的分类标准，而不是凭它自己的通用理解去判断。

思维链（Chain-of-Thought）：引导AI“思考”过程，处理复杂问题

思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示是一种更高级的技巧。它的核心在于，不直接让AI给出答案，而是要求它一步步地展示推理过程。 就像我们解数学题时要写出详细的解题步骤一样。

适用场景：
主要用于需要多步逻辑推理的复杂任务，比如数学应用题、逻辑谜题、代码调试等。

怎么用：
你可以在提示词里加上一句简单的“让我们一步一步地思考”或者“请分步骤解释”。

• 失败的例子（没有使用思维链）：

  • 提示： “小明有5个苹果，他给了小红2个，又买了3个。现在小明有几个苹果？”
  • AI可能的回答： “小明现在有6个苹果。” （答案正确，但你看不到过程）

• 成功的例子（使用思维链）：

  • 提示： “小明有5个苹果，他给了小红2个，又买了3个。现在小明有几个苹果？请一步一步地解释计算过程。”
  • AI的回答：
    1. “首先，小明一开始有5个苹果。”
    2. “然后，他给了小红2个，所以剩下 5 – 2 = 3个苹果。”
    3. “接着，他又买了3个，所以现在总共有 3 + 3 = 6个苹果。”
    4. “因此，小明现在有6个苹果。”

通过展示思考过程，AI不仅能提高复杂问题的正确率，也让你能够检查它的逻辑是否正确。

迭代与追问型：把复杂任务拆解，持续对话

有时候，一个提示词无法搞定一个复杂的任务。 迭代与追问不是一种单一的提示词类型，而是一种使用策略。 它的核心是把一个大任务分解成多个小任务，通过连续的对话和追问，逐步引导AI完成最终目标。

适用场景：
几乎所有复杂的、开放式的任务都适合这种方式，比如写一篇长报告、策划一个活动方案、进行头脑风暴等。

怎么用：
这就像和真人同事协作一样。

1. 第一步：提出初始想法。
   • “我需要为一款新的健身App写一份市场推广计划。我们先来做个头脑风暴，列出可能的目标用户群体。”
2. 第二步：基于AI的回答进行追问和细化。
   • （AI列出了“大学生”、“白领”、“健身爱好者”）
   • “很好。我们先聚焦在‘白领’这个群体。请分析他们的痛点、使用场景以及他们可能偏好的社交媒体渠道。”
3. 第三步：不断迭代，直到任务完成。
   • “根据上面的分析，为‘白领’群体设计三个核心推广信息的草稿。”
   • “这三个信息都不错，我们把第一个和第三个结合一下，语气再调整得更轻松有趣一些。”

这种方式的好处是，每一步你都能控制方向，及时修正AI的偏差，最终得到的结果远比一个大而全的提示词要好。

元提示（Meta Prompting）：让AI帮你优化提示词

这是一个很有意思的技巧，当你不知道怎么写好一个提示词的时候，可以直接求助AI。 简单说，就是让AI帮你写出更好的指令。

适用场景：
当你不确定如何清晰地表达自己的需求，或者想探索完成某个任务的最佳提问方式时。

怎么用：
* 例子： “我是一个市场经理，需要让AI帮我写一篇关于新产品发布的博客文章。为了让AI写出高质量的内容，我应该在提示词里提供哪些信息？请给我一个详细的提示词模板。”

通过这种方式，AI会告诉你，它需要知道产品细节、目标受众、文章风格、关键词等信息，并给你一个可以直接填空的结构化模板。 这能帮你快速学习如何构建一个有效的提示词。