提示词有哪些

提示词这东西，说白了就是你和AI沟通的语言。 你想让AI帮你干活，得先让它明白你的意思，说得越清楚，它干得就越好。 这就像跟一个很聪明但没啥社会经验的实习生说话，你得把任务细节、背景信息、甚至你想要什么样的结果都交代清楚，它才能给你一个靠谱的产出。

很多人以为提示词就是简单地问个问题，比如“帮我写一篇关于夏天旅游的文章”。这种简单的指令，AI确实能给你生成一些内容，但质量通常很一般，充满了套话和空话。想要获得高质量的回答，就得在提示词上下功夫，这就是所谓的“提示词工程”。

基础的提示词类型：从零到一

最基础的提示词写法叫“零样本提示”（Zero-shot Prompting）。 意思就是你不给AI任何例子，直接让它干活。 比如，你直接说：“把这段文字从中文翻译成英文。”AI模型依靠它在训练时学到的海量知识来完成这个任务。这种方式适合那些AI已经非常熟悉并且定义明确的任务。

但是，有时候你需要的输出有特定的格式或者风格，光靠“零样本”就不太行了。这时候就需要用到“少样本提示”（Few-shot Prompting）。 顾名思义，就是在你的指令里，给AI一两个例子，让它照着学。 比如，你想让AI帮你写产品卖点的文案，风格要简洁有力。你可以这样做：

“你是一名资深的广告文案。请根据我提供的产品信息，提炼10个产品卖点。
参考范例：
产品：降噪耳机
卖点：
1. 静享纯粹，与世隔绝。
2. 一戴沉浸，喧嚣归零。

现在，请为以下产品提炼卖点：
产品：智能手表”

通过提供范例，AI能更准确地把握你想要的“感觉”，而不是自己瞎猜。 我自己写文章的时候，经常用这种方法来统一文章里不同部分的风格。比如，我先自己写一个段落，然后把这个段落作为例子丢给AI，让它接着写剩下的部分，这样能保证整篇文章的调性是一致的。

让AI“扮演”一个角色

这是一个非常实用且简单的技巧：给AI设定一个角色（Role Prompting）。 你可以让它扮演任何领域的专家，比如“你是一个经验丰富的营养师”、“你是一个资深的程序员”或者“你是一个熟悉莎士比亚戏剧的文学教授”。

为什么这么做有效？因为当你给AI一个明确的角色时，它会调动和这个角色相关的知识库和语言风格来回答问题。 比如，你问一个“营养师”怎么减肥，它给出的答案会比一个泛泛的回答专业得多，可能会包含卡路里计算、宏量营养素配比这类具体建议。我之前试过让AI扮演一个“爱说反话的杠精”来帮我检查文章里的逻辑漏洞，效果出奇地好。它会从各种刁钻的角度来质疑我的观点，强迫我把论证过程想得更周全。

一个结构化的角色扮演提示词通常包含几个要素：
* 角色 (Role): 你希望AI扮演谁。
* 任务 (Task): 需要它完成什么具体工作。
* 背景 (Context): 提供必要的背景信息，让它了解任务的环境。
* 格式 (Format): 你希望输出结果是什么样的，比如列表、表格或者一段话。

引导AI思考的“思维链”

有时候，你遇到的问题比较复杂，需要一步一步地推理才能得到答案。如果你直接把问题抛给AI，它可能会跳过中间步骤，直接给你一个错误的结论。为了解决这个问题，可以试试“思维链提示”（Chain-of-Thought Prompting，简称CoT）。

这个技巧的核心就是，在提示词里要求AI“一步一步地思考”或者“让我们来分析一下这个问题”，引导它把复杂的任务分解成一系列更小的、更容易处理的步骤。 这样做能显著提高AI在处理数学题、逻辑推理和代码相关问题时的准确性。

举个例子，有个经典的逻辑题：“一个人3岁的时候，他的伴侣年龄是他的3倍。现在这个人20岁了，他的伴侣多大？” 如果你直接问，AI可能会算错。但如果你用思维链的方式提问：

“当我3岁时，我的伴侣年龄是我的3倍。现在我20岁了，我的伴侣多大了？请一步一步地分析。”

AI的回答就会像这样：
1. 你3岁时，你的伴侣是 3 * 3 = 9岁。
2. 你们的年龄差是 9 – 3 = 6岁。
3. 这个年龄差是不会变的。
4. 所以，当你20岁时，你的伴侣是 20 + 6 = 26岁。

你看，通过把思考过程展示出来，不仅能得到正确的答案，还能让你清楚地了解它是怎么得出这个结论的。

更高级的玩法：组合与迭代

除了上面这些，还有一些更复杂的提示词技巧。比如“生成知识提示”（Generated Knowledge Prompting），在你提问之前，先让AI就这个主题生成一些它所知道的事实，然后再让它基于这些事实来回答你的问题。 这样做可以减少AI“胡说八道”（也就是所谓的“幻觉”）的概率。

还有一种叫做“元提示”（Meta Prompting）的技巧，简单来说就是让AI自己帮自己写提示词。 你可以先给AI一个初步的想法，然后让它生成一个更详细、更结构化的提示词，你再用这个优化过的提示词去执行最终任务。 这有点像让AI帮你做项目规划，然后再让它去执行。

实际上，写提示词是一个不断迭代和实验的过程。 很少有人能一次就写出完美的提示词。通常的做法是，先从一个简单的指令开始，然后根据AI的输出不断调整和增加细节。 你可以改变措辞、增加背景信息、调整输出格式，直到获得满意的结果。

最后要记住，AI只是一个工具，它的能力上限很大程度上取决于使用它的人。掌握好提示词的写法，就是拿到了打开AI能力的钥匙。不要怕麻烦，多尝试、多思考，你会发现和AI协作的效率会高很多。