AI提示词有哪些

与AI沟通，本质上就是你给它一个指令，它给你一个回应。 这个指令，就是“提示词”（Prompt）。指令的质量，直接决定了AI生成内容的质量。 写得不好，AI给你的东西就可能很平庸，甚至不相关。

最直接的一种，叫“零样本提示”（Zero-Shot Prompting）。 顾名思义，就是不给AI任何例子，直接下指令。 比如你直接说：“把下面这段文字总结成5个要点。” 这适合那些简单、直接的任务，AI靠它自己庞大的训练数据就能理解。 这种方式效率高，适合快速获取通用性的回答。

但是，有时候你想要的结果有特定的格式或风格，AI可能一次性get不到。这时候就需要“少样本提示”（Few-Shot Prompting）。 你先给它几个例子，展示你想要的输入和输出是什么样的。 比如，你想让AI帮你写几条广告语，你可以先给出两个你写好的例子，然后让它模仿你的风格写第三个。 这种方法能让AI更好地学习你的需求，特别是处理需要特定结构或语气的任务时，效果很明显。 “单样本提示”（One-shot prompting）是少样本提示的一种特殊情况，只给一个例子。

给例子能提升准确性，但如果任务需要逻辑推理，比如数学题或复杂的决策，那就要用到“思维链提示”（Chain-of-Thought Prompting，简称CoT）。 这种方法不是直接让AI给答案，而是引导它一步一步地思考和分析问题。 你可以在提示词里加上一句“让我们一步一步地思考”或者“请详细说明你的推理过程”。 这样做，AI会先把复杂问题分解成几个小步骤，然后依次解决，最后得出结论。 这种方式模拟了人类解决问题的思考过程，能显著提高AI在复杂任务上的准确性。

举个例子，你问AI：“我3岁的时候，我哥哥的年龄是我的3倍。我现在20岁，我哥哥多大？”如果直接问，AI可能会算错。但如果你用思维链提示，它会这样思考：“第一步，你3岁时，你哥哥是3乘以3等于9岁。第二步，你们的年龄差是9减3等于6岁。第三步，你现在20岁，所以你哥哥是20加6等于26岁。” 整个推理过程清晰可见，答案也更可靠。

除了这些技巧性的分类，提示词也可以按照目的来分。

最常见的是“指令式提示”（Instructional Prompts）。 这类提示词很直接，就是告诉AI具体要做什么。 比如，“写一封邮件给客户，询问他们对新产品的反馈”，或者“列出运动的五个好处”。

“角色扮演提示”（Role-Playing Prompts）也非常好用。 你可以让AI扮演一个特定的角色，比如一个经验丰富的投资人、一个愤世嫉俗的侦探，或者一个六年级的老师。 给AI设定一个角色，能让它产出的内容更符合特定的语境和口吻。 例如，如果你想评估一个商业计划书，你可以让AI扮演一个“持怀疑态度、有20年经验的数据驱动风险投资家”，然后让它对你的计划提出尖锐的问题。 这种方式能帮你发现计划中的潜在弱点。

提供足够的背景信息也很重要，这就是“上下文提示”（Contextual Prompts）。 AI知道很多事，但它不知道你的具体情况。 你给的背景信息越充分，它给出的答案就越贴切。 比如，与其直接问“怎么写简历？”，不如说：“我是一名有5年经验的软件工程师，擅长Python和Java，现在想应聘一家金融科技公司的后端开发岗位，请帮我优化简历中的项目经历部分。”

还有一些提示词类型，专注于具体任务：
* 创意类提示：用于生成原创内容，比如“写一个关于时间旅行植物学家的短篇故事”。
* 比较类提示：要求AI比较两个或多个事物的异同，例如“比较埃隆·马斯克和蒂姆·库克的领导风格”。
* 解释类提示：让AI用简单的语言解释复杂的概念，比如“用一个10岁孩子能听懂的方式解释量子计算”。
* 反馈类提示：让AI评估和改进已有的内容，例如“帮我看看这封商务邮件，怎样能让它显得更专业？”
* 数据分析类提示：用于处理和解读数据，比如“总结这份销售报告中的主要趋势”。

在实际使用中，这些类型的提示词常常是结合起来的。一个好的提示词，往往会同时包含清晰的指令、具体的角色、充分的上下文和明确的输出格式要求。 比如：“扮演一位资深广告文案策划，参考我提供的[产品信息]，为这款针对年轻人的无线耳机提炼10个卖点，每个卖点不超过15个字，并以无序列表的格式输出。” 这个提示词里，就包含了角色（广告文案策划）、任务（提炼卖点）、上下文（产品信息、目标用户）、以及输出格式（10个、每条不超过15字、无序列表）。

最后，值得一提的是，与AI的互动是一个持续对话的过程。 第一次的提示词可能得不到最完美的结果，但这没关系。你可以根据AI的初步回答，进一步追问、澄清或给出修正指令，一步步引导它产出你最终想要的内容。这个不断修正和迭代的过程，本身就是提示工程（Prompt Engineering）的核心。