提示词进阶技巧有哪些

很多人觉得AI不好用，主要是没掌握怎么和它沟通。和AI打交道，本质上是在给指令，你给得越清楚，它就干得越好。 这就像让一个实习生干活，虽然他什么都懂一点，但你不说清楚具体要求，他只能给你一个模糊的结果。 下面这些技巧，都是我实际工作中反复试出来的，能实打实帮你拿到想要的结果。

1. 先给角色，再提要求

让AI扮演一个具体的角色，是提升输出质量最简单直接的方法。 别直接说“写一篇关于微服务的文章”，这样得到的内容会很泛。 你要这么说：“你是一个有15年分布式系统开发经验的软件架构师，现在请你写一篇关于微服务架构模式的技术博客。”

为什么要这样做？因为给AI一个专家身份，它就会调用相关的知识库，用这个领域的口吻和深度来回答问题。

• 之前这么问： “帮我分析一下这个季度的销售数据。”
• 现在这么问： “你是一名资深数据分析师，请分析这份销售数据报告（附上数据），找出增长点和风险点，并给出三条具体的业务建议。”

你看，加上角色之后，要求也自然变得更具体了。

2. 明确输出格式，省去后期修改

如果你需要的内容有特定格式，比如表格、JSON或者代码，一定要在提示词里直接说明白。 这能省下大量手动调整格式的时间。AI很擅长模仿，你给它一个例子，它就能照着做。

举个例子，如果你想要一个数据对比表格，可以这么写：

“请对比A产品和B产品的优缺点，并用Markdown表格形式展示。表格需要包含三列：特性、A产品优势、B产品优势。”

或者，直接给个例子：

“请列出全球最高的五座山峰，并分别罗列它们的名字和海拔。期望的格式如下：
(1) 名称：山峰1，海拔：X米
(2) 名称：山峰2，海拔：X米
…”

这样一来，它返回的结果直接就能用，不需要你再手动整理。

3. 把复杂任务拆解成小步骤

AI一次处理一个复杂任务时，效果往往会打折扣。 如果你的需求很复杂，最好的办法是把它拆解成几个简单的步骤，让AI一步一步来。 这个方法也被称为“思维链”（Chain of Thought）提示。 它能引导AI像人一样思考，先分析，再给出结论，准确率会高很多。

比如，不要直接说“给我制定一个新产品的营销方案”。这样太大了，AI只能泛泛而谈。你应该把它拆成几步：

1. 第一步： “我们准备推出一款面向大学生的笔记App，请分析这个市场的目标用户画像、痛点和现有竞品。”
2. 第二步（拿到第一步的回答后）： “基于以上的分析，为这款笔记App提出三个核心卖点。”
3. 第三步： “围绕这三个卖点，设计一个为期三个月的社交媒体推广计划，包含具体渠道和内容创意。”

通过这种方式，你是在引导AI进行深度思考，而不是让它凭空想象。每一步的结果都能作为下一步的精确输入，最终得到的方案质量会高得多。

4. 提供背景信息和上下文

AI没有你脑子里的信息，你不给它上下文，它只能靠猜。 你给的背景信息越充足，它生成的内容就越贴合你的需求。

• 不好的问法： “写一封欢迎新员工的邮件。”
• 好的问法： “我是公司的人力资源经理，请帮我写一封欢迎新员工的邮件。新员工叫张三，入职的是市场部，职位是营销专员。邮件的风格要轻松友好，内容要包括欢迎语、介绍团队、告知第一天的工作安排。”

提供上下文的关键在于，把完成任务需要的所有相关信息都给到AI。 甚至可以反过来问它：“为了更好地完成这个任务，你还需要知道哪些信息？”

5. 用正面指令，少说“不要”

在给AI提要求时，尽量用正面、直接的指令，告诉它“做什么”，而不是“不要做什么”。 因为负面指令会增加AI的理解成本，有时甚至会产生反效果。

• 避免这样说： “总结这篇文章，但不要写太多细节，也别用技术术语。”
• 应该这样说： “请写一份这篇文章的简明摘要，篇幅控制在200字以内，使用通俗易懂的语言，面向非技术背景的读者。”

用主动的、描述性的语言，能让AI更直接地理解你的意图。

6. 利用“思维树”获得多个方案

有时候，一个问题可能没有唯一正确的答案，你需要探索多种可能性。这时可以用“思维树”（Tree of Thoughts）的方法。简单来说，就是让AI针对一个问题，从不同角度提出多种解决方案，然后对这些方案进行评估和优化。

你可以这样操作：

1. 提出初始问题： “我需要为我的咖啡店设计一个夏季限定菜单，目标是吸引年轻顾客。”
2. 要求AI生成多种思路： “请从‘水果茶饮’、‘冰滴咖啡’和‘创意甜品’三个不同方向，分别提出三个具体的菜单想法。”
3. 要求AI自我评估： “现在，请评估以上九个想法的可行性、成本和吸引力，并选出最优的三个组合。”

这个过程模拟了人类的决策过程，通过比较和筛选，最后得到的方案通常比单一指令生成的结果更全面、更有创意。

7. 让AI自我批判和迭代

这是一个更进阶的技巧，你可以让AI生成初稿后，自己扮演一个批判者的角色来审视和改进自己的工作。 这种方法能让内容的质量实现阶梯式提升。

比如，在写完一篇文案后，你可以接着说：

“现在，请你扮演一个挑剔的客户，从以下三个方面批判你刚才写的文案：
1. 标题是否足够吸引人？
2. 核心卖点是否突出？
3. 结尾的号召性用语是否有力？

然后，根据你的批判，重新写一版更好的文案。”

这个技巧利用了AI的逻辑分析能力，通过自我反馈循环，不断打磨输出结果，直到达到一个很高的标准。