AI的各种指令都有哪些分类，分别适用于哪些场景？

与AI打交道，本质上就是学习如何与它“说话”。 你给它的指令，也就是我们常说的“提示词”（Prompt），直接决定了它能给你多好的答案。这玩意儿不像跟人聊天那么随意，不同的问法，能带出完全不一样的结果。用久了你会发现，这些指令其实可以分分类，搞懂了分类，你才知道在什么情况下该用哪种“说话”方式。

按提供“例子”的数量来分

最简单直接的分类方式，就是看你在指令里给了AI多少个例子。

1. 零样本提示 (Zero-shot Prompting)

这就是最常见的玩法，直接给指令，不给任何参考例子。 你就当AI已经懂了你这个领域的基础知识，直接让它干活。

• 适用场景：适合那些简单、直接的任务。比如概括一段文字、翻译一句话、或者做一些基本的情感分析。 这些都是大型语言模型在训练时见过无数次的东西，所以它能直接理解。
• 我的经验：我平时写文章需要查资料，经常会丢给AI一篇文章链接，然后说：“帮我把这篇文章总结成500字。” 这就是个典型的零样本提示。它做得又快又好，因为“总结”是它的核心技能之一。但是，如果你要的总结风格很特别，比如要用小学生的口吻来写，那零样本就不一定好使了，它可能会给你一个很官方的总结。

2. 单样本或少样本提示 (One-shot / Few-shot Prompting)

当零样本搞不定，或者你想要的结果有特定格式、风格时，就得用这一招了。你在指令里给AI一个或几个完整的例子，告诉它：“喏，就照这个样子做。”

• 适用场景：需要特定输出格式、模仿特定语气或处理更复杂、更有细微差别的任务时。 比如，你想让它帮你分类用户评论，是正面的还是负面的。你可以这样做：

  指令：

  评论: “这家的耳机音质太棒了，物流也超快！”
  分类: 正面

  评论: “等了半个月才到，包装还是破的，差评。”
  分类: 负面

  评论: “音质还行，就是戴久了耳朵有点疼。”
  分类:

  你看，给了两个例子后，AI就能准确地把最后一条评论分类为“中性”或“负面”，因为它从你的例子里学到了规律。

• 我的经验：我用这个方法来处理过大量的用户反馈邮件。以前需要人工读邮件，然后打上“功能建议”、“Bug反馈”、“合作咨询”等标签。后来我写了个少样本提示，给了AI每种分类的几个典型邮件例子，然后把新邮件丢给它，它就能自动分类，准确率很高，省了我大把时间。关键在于，你给的例子质量要高、有代表性。

按思维的复杂程度来分

有些问题不是一句话就能说明白的，需要AI一步一步地思考。这时候就需要更复杂的指令结构。

1. 思维链提示 (Chain-of-Thought Prompting, CoT)

这个技巧是让AI在给出最终答案之前，先把它的思考过程一步步写出来。 这对于需要逻辑推理、计算或者复杂决策的任务特别有用。 就像你让一个学生做数学题，不光要他写答案，还要他写解题步骤。

• 适用场景：数学应用题、逻辑推理题、代码生成或者需要分析因果关系的复杂问题。
• 我的经验：有一次我需要计算一个项目的投资回报率，里面涉及好几个变量和计算步骤。我直接问AI结果，它给的答案有时候对，有时候错。后来我用了思维链提示，我对它说：“请分步计算以下项目的投资回报率。首先，计算总成本。其次，计算总收入。最后，用（总收入 – 总成本）/ 总成本的公式计算回报率。” AI把每一步的计算过程都列了出来，最后给出的答案就准确无误了。这个方法强迫它进行逻辑思考，而不是凭感觉猜答案。

2. 迭代式提示 (Iterative Prompting)

这个玩法更像是在和AI对话。你先给一个初步的指令，看到它的输出后，根据结果再给出新的指令，一步步修正和引导，直到拿到你想要的东西。

• 适用场景：创意写作、头脑风暴、或者任何没有唯一正确答案的探索性任务。 比如写一篇营销文案，你可能需要反复调整语气、关键词和风格。
• 我的经验：我写博客文章时经常用这个方法。我会先让AI生成一个大纲。然后，我会针对大纲里的某一个点，让它“把这一点写得更详细些，多举一些例子”。看到生成的内容后，我可能又会说：“这段写得太正式了，换成更口语化的风格。” 就像和一个写作助手来回沟通，通过不断的反馈和调整，最终完成一篇满意的文章。

按扮演的角色和任务目的来分

你还可以通过给AI设定一个角色或者明确任务的具体目标，来定制它的输出。

1. 角色扮演提示 (Role Prompting)

很简单，就是让AI扮演一个特定的角色。比如，“你现在是一个经验丰富的旅行规划师”、“你是一个专业的健身教练”或者“你是一个言辞犀利的脱口秀演员”。 设定角色能极大地影响它的语气、用词和回答问题的角度。

• 适用场景：需要特定专业知识或特定风格的内容时。比如，你需要一份看起来很专业的市场分析报告，或者一段幽默的演讲稿。
• 我的经验：我朋友开了一家小咖啡店，想写一些介绍不同咖啡豆的文案，但又不想太枯燥。我给AI的指令是：“你是一个对咖啡充满热情的咖啡师，请用生动有趣、充满故事性的语言，向一个咖啡小白介绍埃塞俄比亚耶加雪菲咖啡豆的风味特点。” 结果AI生成的文案充满了各种比喻和个人化的描述，完全不是那种冷冰冰的产品说明书，效果非常好。

2. 指令型提示 (Directive Prompts)

这种提示就是直接、明确地告诉AI要做什么。 指令越清晰、越具体，得到的结果就越符合预期。避免使用模糊的词语。

• 适用场景：几乎所有任务都可以用，特别是那些需要精确执行的任务，比如根据一份数据生成图表、把一段录音整理成文字稿、或者按照特定规则对信息进行分类。
• 我的经验：与其说“帮我写一封邮件”，不如说得更具体：“帮我写一封邮件给客户王先生，通知他本周五下午3点的会议因故取消，并询问他下周一或周二的哪个时间方便。邮件风格要正式、简洁。” 后者的指令包含了任务、对象、关键信息和格式要求，AI能一次性给你一个几乎可以直接发送的邮件。你给的信息越详细，它就越不需要猜测你的意图。

3. 创意与探索型提示 (Creative and Exploratory Prompts)

这类提示通常比较开放，目的是激发AI的“想象力”。 你会给它一个开头，或者一个模糊的概念，然后让它自由发挥。

• 适用场景：写小说、想点子、生成艺术作品描述等需要创造力的领域。
• 我的经验：有时我写东西会卡壳，不知道接下来该怎么写。我会把写了一半的段落丢给AI，然后说：“续写这个故事，加入一个意想不到的反转。” AI会给出几个不同的方向，虽然不一定都用得上，但常常能给我带来新的灵感。这种用法不是为了得到最终答案，而是把它当作一个激发创意的工具。

搞清楚这些分类不是为了让你背下来，而是让你在面对不同问题时，能有一个清晰的思路，知道该怎么向AI提问。 最终，用好AI的关键，还是在于多尝试、多调整，在一次次的互动中找到最适合你和你的任务的那种“说话”方式。