AI提示词写法介绍

我们和AI聊天，其实就像在给一个超级聪明但完全不了解你的新同事分配任务。你不能指望他猜到你的心思，你得把话说清楚。说得越明白，他干活才越漂亮。很多人用不好AI，问题往往就出在这里：指令太模糊。 你跟AI说“写个关于猫的”，它可能会给你一篇关于猫的进化史，而你其实只想要一段描述猫咪可爱的社交媒体文案。这就是为什么我们需要学习怎么写提示词（Prompt）。

这事儿没那么玄乎，本质上就是把你的需求拆解成AI能听懂的语言。把它当成一个公式，记住几个关键部分就行。我个人习惯用一个叫“RTFC”的框架，也就是角色（Role）、任务（Task）、格式（Format）、约束（Constraints）。当然，名字不重要，理解里面的元素才关键。

第一步：给AI一个角色（Role）。
你想让AI用什么身份来回答你？这是一个非常有效的起点。 比如，同样是问一个关于市场营销的问题，你希望回答者是“一个经验丰富的广告公司创意总监”，还是“一个专门研究消费者心理学的大学教授”？这两个角色给出的答案，无论是在口吻、专业术语还是思考角度上，都会完全不同。

直接告诉它：“你现在是一名资深的健身教练”，或者“扮演一个熟悉儿童心理的幼儿园老师”。这一步能立刻把AI的思维限定在一个具体的专业领域内，输出的内容也就更聚焦。我之前想为一个新的咖啡产品写介绍文案，一开始直接让AI写，结果平平无奇。后来我把提示词改成：“你是一个对咖啡豆产地和风味了如指掌的咖啡师，用充满热情的口吻，为一款来自埃塞俄比亚耶加雪菲的咖啡豆写一段150字的介绍。” 效果立刻就不一样了，文字里充满了画感，甚至用上了“花香和柑橘的风味在口中绽放”这样的描述。

第二步：清晰地说明任务（Task）。
这是最核心的部分：你到底想让AI做什么。这里的关键是“具体”。不要说“帮我写点东西”，而是要说“帮我写一封电子邮件”。 还不够，要更具体：“帮我写一封电子邮件，内容是通知团队本周五下午三点开会，讨论下个季度的销售目标。”

任务描述得越精确，AI就越不会跑偏。如果你想让它帮你分析数据，就不要只把数据丢给它说“分析一下”。你应该说：“这是一份上个月的产品销售数据，请分析出销量最高的三款产品，并找出销售额增长最快的品类。” 这种指令是明确的、可执行的。

我有个朋友做内容运营，经常需要把长文章缩写成社交媒体帖子。他最早的提示词是“把这篇文章缩写一下”，结果AI要么总结得太宽泛，要么抓不住重点。我建议他把任务指令改成：“把下面这篇文章的核心观点，总结成三条独立的推文，每条不超过140个字符，风格要轻松有趣，并为每条推文搭配一个合适的emoji表情。” 从那以后，他再也没为这事烦恼过。

第三步：定义输出的格式（Format）。
你希望AI用什么形式把结果给你？是文章、列表、表格，还是一段代码？直接告诉它。 这是很多人会忽略，但却极其重要的一步。明确格式可以省去你大量的后期编辑时间。

比如，你需要比较两款手机的优缺点，你可以说：“请用一个Markdown表格来比较iPhone 15和三星S23的优缺点，表格应包含以下几列：特性、iPhone 15、三星S23。” 这样，你得到的就是一个可以直接复制粘贴的整洁表格，而不是一段乱糟糟的文字。

其他常见的格式要求还有：
* “用无序列表（bullet points）的形式列出…”
* “把答案整理成JSON格式…”
* “写一段Python代码来实现这个功能…”

我自己在学习新知识的时候，特别喜欢让AI给我整理成思维导图的格式。比如我会说：“请把‘项目管理’这个主题的核心知识点，用Mermaid语法的思维导图格式输出。” 这样我就可以把代码直接贴到支持Mermaid的笔记软件里，生成一张清晰的思维导图，一目了然。

第四步：加上各种约束（Constraints）和上下文（Context）。
约束就是你给AI设定的条条框框，比如字数、语气、语言风格，或者需要避免提及的内容。 上下文则是提供必要的背景信息，帮助AI更好地理解你的处境和目的。 AI知道很多事，但它不知道你的具体情况。

举个例子：
* 约束：“全文不要超过500字。”“语气要专业、客观，避免使用形容词。”“不要谈论价格。”
* 上下文：“我的目标读者是对技术一无所知的新手。” “这篇文章是为了发布在公司内部的技术博客上。”“我们是一家初创公司，预算有限。”

把这些元素组合起来，一个模糊的想法就能变成一个高质量的提示词。

我们来看一个从模糊到具体的完整过程。
假设你是一个市场经理，需要为一款新的运动App写一篇推广博客文章。

最初的想法（很模糊）：
“写一篇关于我们新App的文章。”
AI可能会随便给你一些非常通用的内容，营销感十足，没法用。

第一步优化（加入任务和角色）：
“你是一名专业的科技博主，写一篇博客文章，介绍一款名为‘FitTrack’的健身App。”
这已经好多了，AI知道自己的身份和要写的主题了。但内容可能还是有点空洞。

第二步优化（加入更多细节和上下文）：
“你是一名专业的科技博主，受众是那些想开始健身但又觉得健身房很贵的年轻人。写一篇博客文章，介绍一款名为‘FitTrack’的健身App。文章要重点突出这款App如何通过AI技术为用户定制个性化家庭锻炼计划，以及它的社交功能如何帮助用户保持动力。”
现在，AI不仅知道了角色和任务，还了解了目标读者和文章的核心卖点。

第三步优化（加入格式和约束）：
“你是一名专业的科技博主，受众是那些想开始健身但又觉得健身房很贵的年轻人。写一篇800字左右的博客文章，介绍一款名为‘FitTrack’的健身App。文章标题要吸引人。正文需要分成三个部分：1. 为什么家庭健身是未来的趋势；2. FitTrack如何用AI解决家庭健身的痛点；3. 真实用户的故事分享。文章风格要轻松、有说服力，多用短句。最后，用一个明确的行动号召来结尾，鼓励读者下载试用。”
看到区别了吗？最后一个提示词几乎就是一个完整的内容大纲。你给AI的信息越丰富、越结构化，它返回的结果就越接近你的预期。

除了这个基本框架，还有两个小技巧也很好用。

一个是“提供范例”（Few-Shot Prompting）。 如果你希望AI模仿某种特定的写作风格，最好的办法就是直接给它一个例子。 比如：“我希望你用下面这种风格来写产品描述：[在这里贴一段你喜欢的文案]。现在，请为我的新产品‘智能跳绳’写一段类似的描述。” AI的学习能力很强，它会迅速抓住你给的范例的精髓。

另一个是“让它思考”（Chain-of-Thought）。 当你遇到一个复杂的问题，特别是需要逻辑推理的时候，可以引导AI一步一步地思考。你可以在提示词里加上一句：“请一步一步地解释你的思考过程，最后再给出答案。” 这么做能大大提高它在数学、编程或逻辑推理任务上的准确率，因为它被迫把一个大问题拆解成了多个小步骤。

最后要记住，和AI的沟通是一个反复迭代的过程。 第一版的提示词没能得到完美结果，这太正常了。你可以根据它的输出，不断追加新的指令来调整。比如：“这个回答不错，但是语气有点太严肃了，能改得更口语化一点吗？”或者“很好，现在请在这个基础上，增加一个关于未来发展趋势的段落。” 把和AI的聊天看作是一场真正的对话，不断反馈，不断修正，你就能让它变成你真正得力的助手。