想玩转AI,光会用工具还不够,怎么问问题,也就是怎么写“提示词”(Prompt),才是关键。很多人觉得AI不好用,回复的内容很宽泛、不精准,其实问题大概率出在你的提问方式上。一个好的提示词能让AI给出完全不同质量的回答。下面就聊聊有哪些地方可以系统地学习这些技巧,以及找到高质量的提示词。
先从基础学起:理解什么是好的提示词
在我们一头扎进各种网站之前,先得明白一个好提示词的基本构成。这就像学做菜,你得先知道盐和糖的区别。简单来说,一个有效的提示词需要清晰、具体。
- 角色扮演 (Role):告诉AI它应该扮演什么角色。比如,“像个资深的市场分析师一样给我分析一下……”就比直接问“这个市场怎么样?”要好得多。 AI会从训练数据中调取这个角色的语言风格和思维模式来回答你。
- 背景信息 (Context):给出足够的上下文。AI不是你肚子里的蛔虫,你不说清楚前因后果,它只能瞎猜。比如,你要让它写邮件,就得告诉它收件人是谁、目的是什么、你和对方的关系等等。
- 明确任务 (Task):直接告诉它你要干什么。是总结、是翻译、是写代码,还是生成一份报告?指令越明确,结果越好。
- 输出格式 (Format):规定它回复的格式。比如,“用表格形式列出优缺点”、“用无序列表给出五个要点”、“总结成不超过100字的一段话”。
掌握了这几点,你就已经超过了大多数用户。很多时候,我们觉得AI“笨”,其实是我们自己没把话说清楚。
从哪儿找高质量的提示词和学习资源?
网上资源很多,但质量参差不齐。有些只是简单地把提示词堆在一起,没什么学习价值。我个人更推荐那些既有现成例子,又有方法论讲解,甚至还有社区讨论的地方。
1. 系统性学习网站(适合新手入门)
如果你是新手,想从零开始系统学习,有几个网站非常不错。它们更像是教程,一步步教你原理和技巧。
- Learn Prompting: 这是一个非常全面的免费教程网站,有中文版本。 它从最基础的概念讲起,涵盖了各种高级技巧,比如“思维链”(Chain-of-Thought)提示,教你如何引导AI一步步思考复杂问题。 这个网站不只是给你例子,更重要的是解释了“为什么”这样写会更好,对于理解底层逻辑很有帮助。
- Prompt Engineering Guide: 这个网站也很出名,内容非常学术和严谨,背后有研究机构支持。 它会分享很多最新的研究论文和技术,比如如何利用提示词来减少AI的偏见和事实性错误。 如果你想深入研究提示工程,这里是很好的资源库。
- Google的Prompting Essentials: Google自己也推出了关于提示词的教学内容。这些课程通常很实用,结合了Google自家模型的特点,教你一些简单直接的写作技巧。
2. 提示词分享社区和平台(适合找灵感和进阶)
当你掌握了基础,就需要看更多实例来开阔思路。这时候,社区和平台就是最好的去处。
- FlowGPT: 这是一个非常活跃的社区,用户可以分享和发现各种ChatGPT的提示词。 你可以根据不同场景,比如写作、编程、市场营销等,找到大量现成的、经过验证的提示词。 这个平台的好处是用户可以对提示词进行投票,好的指令自然会排在前面。
- AIPRM: 这是一个浏览器插件,主要用在ChatGPT上。 它内置了大量针对SEO、SaaS文案写作等场景优化的提示词模板。 安装之后,你的ChatGPT界面就会多出很多模板选项,一键调用,非常方便。对于从事特定行业的人来说,这个工具能节省大量自己摸索的时间。
- GitHub: 别忘了GitHub这个宝库。很多开发者和研究者会把他们整理的提示词集合作为开源项目发布。 你可以在上面搜索“Awesome ChatGPT Prompts”之类的关键词,通常能找到一些质量很高的列表。 这些列表可能没有社区那么互动性强,但内容往往很硬核。
3. 针对AI绘画的提示词网站
AI绘画的提示词是另一个世界,它更像是在学习一门新的艺术语言。除了描述内容,你还要学习描述风格、镜头、光线、构图等。
- PromptHero: 这是一个专门分享AI绘画提示词的网站,支持Midjourney, Stable Diffusion等多种模型。 你可以看到一张精美的图片,以及生成这张图片所用的完整提示词。这是最直观的学习方式,你可以直接复制、修改,然后看效果。
- Civitai: 这个社区主要面向Stable Diffusion用户,不仅分享提示词,还分享模型和Lora。 这里的用户更偏向技术流,你能学到很多关于如何通过特定模型和提示词组合,来实现精准控制画面效果的技巧。
- Midjourney社区: Midjourney本身通过Discord运作,其社区就是一个巨大的灵感来源。 你可以在不同的频道里看到别人生成的图像和他们使用的提示词,可以直接学习和借鉴。
如何有效地利用这些资源?
面对这么多网站,不要贪多。我的建议是:
- 先学基础:找一个像Learn Prompting这样的教程网站,花点时间把基础知识看完。理解了原理,你才能举一反三。
- 找一个主攻平台:根据你的常用场景,选择一个社区平台,比如写作多就用FlowGPT,画画多就用PromptHero。深入使用,而不是每个都浅尝辄止。
- 建立自己的指令库:看到好的提示词,不要只是收藏,要亲手试一下。把它修改成适合自己需求的版本,然后记录下来。我个人会用Notion或者类似的笔记工具,把自己常用的、效果好的提示词按照场景分类整理好。
- 学习“反向工程”:在社区里看到一个好的AI回复或者一张惊艳的图片时,仔细分析它的提示词是怎么写的。 看看别人用了哪些关键词、怎样的结构,思考为什么要这么写。这种“拆解”的过程是进步最快的方式。
最后想说的是,工具和社区只是辅助,最重要的还是自己多练习、多思考。提示工程本身不是一门玄学,它更像是一种沟通技巧,核心在于你能不能把你的想法,用AI能理解的语言,清晰、准确地表达出来。








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