提示词手册

与AI沟通，本质上就是你给它指令，它来完成任务。 听起来很简单，但你可能会发现，AI给出的结果常常不符合预期。 这往往不是AI不行，而是你的指令没给到位。想让AI干活又快又好，你需要学会写提示词，也就是“Prompt”。这门手艺，现在有个专门的名字，叫“提示词工程”。

核心原则：清晰、具体

和AI沟通，就像和人沟通一样，话说得越明白，对方才越能理解你的意思。 别指望AI能猜到你心里在想什么。 每一个模糊的词，都可能让结果跑偏。

举个例子，如果你说“写个产品介绍”，AI给你的东西很可能是泛泛而谈的。 但如果你说：“为我公司‘阿里云百炼’最新推出的‘Zephyr Z9’轻薄便携手机设计一条吸引眼球的微博推广帖。内容需彰显Zephyr Z9的独特卖点，如极致轻薄设计、高性能配置及用户便利性，同时融入创意元素以提升观众兴趣和互动意愿。” 这样一来，AI得到的信息就非常具体，生成的文案质量自然会高很多。

所以，第一个原则就是，把你的需求说清楚、说明白。 这意味着你要提供足够的细节，比如你想要的内容是什么主题、给谁看、用什么语气、多长篇幅、以什么格式输出等等。

让AI扮演一个角色

这是一个非常实用且简单的技巧。 在你提出要求之前，先给AI设定一个角色。 比如说，你可以让它扮演“一位资深的广告文案策划”，或者“一名专业的中英翻译”。

为什么要这样做？因为给AI一个角色，相当于给了它一个专业的知识背景和思考框架。 一个“资深广告文案”和一个“普通人”写出来的产品介绍，水平肯定是不一样的。当你设定了角色，AI会调动这个角色相关的知识和语言风格来回答你的问题，结果自然更专业。

例如，你想让AI帮你分析市场数据，你可以这样说：“你现在是一位市场分析专家，请分析这份销售数据报告，并找出潜在的增长机会。”比起直接说“分析这份数据”，效果要好得多。

提供上下文和背景信息

AI虽然知识渊博，但它不知道你当前的工作是什么，也不了解你提问的背景。 所以，你需要主动提供这些信息。这就好比你让一个新同事接手一项工作，总得先把前因后果交代清楚。

一个叫CO-STAR的提示词框架就很好地解释了这一点。 这个框架由几个部分组成：
* C – Context (背景): 告诉AI任务的背景信息。
* O – Objective (目标): 你希望AI完成什么。
* S – Style (风格): 你希望产出的内容是什么风格。
* T – Tone (语调): 内容应该用什么样的语气。
* A – Audience (受众): 内容是给谁看的。
* R – Response (回应格式): 你想要什么样的输出格式，比如列表、表格或者JSON。

举个例子，如果你要写一个关于新产品的社交媒体帖子：
* 背景: 我是一家科技公司的市场经理，我们即将推出一款名为“LMU.AI”的智能助手开发平台。
* 目标: 写一条微博文案，吸引开发者点击链接试用。
* 风格: 像OpenAI那种，专业又有科技感。
* 语调: 有说服力，能吸引人。
* 受众: 自媒体人和内容创作者。
* 回应格式: 一条简洁、有冲击力的微博正文，包含话题标签。

把这些信息组合起来，就成了一个高质量的提示词。

用例子来“喂”AI

有时候，光用文字描述你想要什么，可能还是不够直观。这时候，直接给AI一个例子，它就能秒懂。 这在AI领域被称为“Few-Shot Prompting”（少样本提示）。

比如，你想要AI帮你提取一段文字里的关键信息，并整理成特定格式。你可以这样做：
“从以下文本中提取公司名称、产品和关键技术。请按照这个格式输出：
公司: [公司名]
产品: [产品名]
技术: [关键技术]

文本示例: ‘Google发布了最新的AI模型Gemini，它运用了先进的深度学习算法。’
输出示例:
公司: Google
产品: Gemini
技术: AI, 深度学习

现在，请处理这段文本：‘微软今天宣布其Azure云平台集成了一种新的量子计算服务。’”

通过这种方式，AI能准确地模仿你给出的格式和风格，避免出错。

拆解复杂任务

当你有一个复杂的任务时，不要指望一个提示词就能搞定。 更好的方法是把大任务拆解成几个小步骤，一步一步引导AI完成。 这就是所谓的“思维链”（Chain of Thought, CoT）技术。

例如，你想让AI帮你策划一个市场活动方案。你可以分几步来问：
1. “你是一位市场策略师。为一款新的健身APP策划一个为期三个月的推广活动，目标是吸引10万新用户。首先，请分析目标用户画像。”
2. 在AI给出用户画像后，你接着问：“很好。基于这些用户画像，请提出三个核心的营销信息点。”
3. 然后继续：“接下来，请为每个信息点设计具体的线上推广渠道和内容形式。”

这样一步步地推进，就像你在带领一个团队一样，最终得到的结果会比你一开始就直接要求“给我一个完整的市场活动方案”要系统和深入得多。

明确告诉AI“做什么”，而不是“不要做什么”

在给指令时，尽量用正面、肯定的语言。 告诉AI你希望它做什么，而不是不希望它做什么。

比如说，你希望文案简洁一些，与其说“不要写得太啰嗦”，不如直接说“请把总结控制在100字以内”。 同样的，如果你不想要技术性太强的词语，可以说“请用通俗易懂的语言解释”，而不是“不要用专业术语”。 这样更直接，AI也更容易理解和执行。

迭代和试验

最后，写提示词不是一次就能搞定的事。它更像是一个不断试验和优化的过程。 第一次的结果可能不完美，你需要根据AI的反馈来调整你的提示词。 多尝试不同的措辞、结构和细节，看看哪种方式能得到最好的结果。

比如，如果你觉得AI的回答太笼统，就在提示词里增加更多具体的细节。 如果格式不对，就给它一个明确的格式示例。 就像调试代码一样，通过不断的迭代，你会越来越擅长和AI沟通。