能否提供一些让AI写作的指令范例，帮助我快速掌握AI写作技巧？

与AI沟通，很多人以为随便说句话就行了。结果往往是，AI给出的东西根本没法用，听起来就像个只会说套话的机器人。这不能怪AI，问题出在我们的沟通方式上。AI不是人，它读不懂你的心思，你必须给它清晰、直接的指令。 这就像教一个很聪明但毫无经验的实习生做事，你得把任务的背景、目标、步骤和期望结果都讲清楚，他才能做出你想要的东西。

想让AI写出好东西，关键在于提供精确的指令。 模糊的指令只会得到模糊的、没用的回答。 比如，你只说“写个关于狗的故事”，AI可能会给你一篇关于狗的生物学介绍，或者一个无聊的童话。但如果你说得具体：“写一个500字的短篇故事，主角是一只在城市里迷路的金毛寻回犬，它很害怕，但最终被一个好心的小女孩找到。故事的语气要温暖、感人。” 这样一来，AI就明白了任务的核心，写出来的东西才可能接近你的预期。

核心框架：角色、任务、背景和格式（RTCF）

掌握AI写作最快的方法之一，是学会使用一个简单的框架来组织你的指令。你可以把它想象成一个公式，每次写作前都套用一下，能帮你理清思路，也能让AI更准确地理解你的需求。这个框架包含四个基本要素：角色（Role）、任务（Task）、背景（Context）和格式（Format）。

• 第一步：给AI一个角色 (Role)
  这就像是给AI穿上一件“职业装”。你希望它扮演什么角色？一个经验丰富的营销专家、一个风趣幽默的旅游博主，还是一个严肃的科技记者？ 设定角色能极大地影响AI生成内容的语气、风格和专业程度。

  • 范例1（差）： “写一段关于新款运动鞋的描述。”
  • 范例2（好）： “你是一位专业的运动装备评测员，请用你充满激情和专业知识的口吻，写一段关于新款跑鞋的描述。”

  你看，第二个指令立刻就让AI有了身份。它会知道应该从性能、设计、舒适度等方面来写，而不是简单地堆砌形容词。

• 第二步：明确你的任务 (Task)
  任务是你希望AI具体做什么。 是写一封邮件、一篇博客文章、一首诗，还是总结一段复杂的材料？任务描述必须直接、不绕弯子。

  • 范例1（差）： “帮我想想怎么宣传我们的新咖啡馆。”
  • 范例2（好）： “为我们新开的咖啡馆写一篇500字左右的社交媒体宣传文案，重点突出我们使用本地烘焙的咖啡豆和舒适的阅读环境这两个特点。”

  第二个指令清晰地定义了任务是“写一篇500字的社交媒体文案”，并且给出了核心要点。

• 第三步：提供必要的背景 (Context)
  背景信息是帮助AI理解任务的关键。 你需要告诉它相关的背景知识、目标读者是谁、写作的目的是什么。 背景越详细，AI的回答就越贴切。

  • 范例1（差）： “写一封关于公司会议的邮件。”
  • 范例2（好）： “我是一家科技公司的部门经理，需要给我的团队（大约10人，都是软件工程师）写一封邮件。邮件的目的是通知他们下周三下午2点有一个重要的项目启动会。会议将讨论新项目‘Alpha’的技术架构，请他们在会前阅读共享文件夹里的需求文档。邮件的语气要正式但友好。”

  这里的背景信息——公司类型、收件人身份、会议主题、具体时间和要求——都让AI能够生成一封非常到位的邮件。

• 第四步：指定输出格式 (Format)
  你希望AI用什么形式把结果交给你？是一个段落、一个要点列表、一个表格，还是一段代码？明确格式要求能帮你省去大量后期编辑的时间。

  • 范例1（差）： “总结一下人工智能对就业市场的影响。”
  • 范例2（好）： “请用一个三列表格的形式，总结人工智能对就业市场的主要影响。第一列是‘受影响的行业’，第二列是‘可能被取代的岗位’，第三列是‘新增的岗位机会’。”

  通过指定表格格式，你得到的结果会一目了然，而不是一大段需要自己费劲去梳理的文字。

进阶技巧：让AI成为你的写作伙伴

当你掌握了上面的基本框架，就可以尝试一些更高级的技巧，让AI的产出质量更上一层楼。

• 提供范例（Few-Shot Prompting）
  这个技巧非常管用，特别是当你对内容的风格有特定要求时。你可以先给AI一个或几个你想要的风格范例，然后让它模仿。

  • 指令范例：
    “我需要你模仿以下风格，为我的个人博客写一个开头。我的博客是关于极简生活的，风格应该是冷静、克制但有力量的。
    范例1： ‘扔掉衣柜里80%的衣服后，我才发现自己真正需要的，不过是那几件而已。’
    范例2： ‘真正的自由，不是拥有多少，而是被多少东西束缚。’
    现在，请根据这个风格，为一篇题为《告别信息过载》的文章写一个不超过50字的开头。”

  通过“喂”给AI你喜欢的例子，它能更快地抓住你想要的语感。

• 追问与迭代
  不要指望一次就能得到完美的结果。和AI的互动是一个持续优化的过程。 如果第一次的结果不理想，不要放弃，试着给出更具体的反馈，让它修改。

  • 第一次指令： “写一篇关于远程工作的文章。”
  • AI生成： (一篇非常宽泛，充满套话的文章)
  • 你的追问/迭代指令： “这篇文章太笼统了。请重写，把重点放在远程工作对员工心理健康的影响上。加入一些具体的建议，比如如何设定工作与生活的边界。文章的受众是那些刚刚开始远程工作的新手。”

  就像和真人同事协作一样，你需要通过不断的反馈和沟通，才能把事情做到位。

• 链式思考（Chain-of-Thought Prompting）
  当面对一个复杂问题时，你可以引导AI一步一步地思考，而不是直接要答案。 这能让它生成更有逻辑、更深入的分析。

  • 指令范例：
    “我正在考虑是否应该在我的城市开一家独立的书店。请你帮我分析这个问题。
    第一步，分析一下当前实体书店面临的主要挑战。
    第二步，思考一下独立书店相比大型连锁书店的独特优势可能是什么。
    第三步，结合以上两点，提出3个可以让独立书店在当今市场中生存下去的具体经营策略。
    请逐步进行分析，并把你的思考过程展示出来。”

  这种方式强迫AI进行结构化思考，最终给出的答案往往比直接问“如何开一家成功的书店”要深刻得多。

和AI写作，本质上是一种新的技能。它需要的不是天马行空的想象力，而是清晰的逻辑和精确的表达能力。把它当成一个工具，一个能力很强但需要明确指令的伙伴，你就能让它真正为你所用。多练习，多尝试不同的指令组合，你会发现自己越来越擅长跟它打交道。