写一句“帮我写篇关于市场营销的文章”，AI只会给你一篇学生论文水平的东西。这很正常，因为它不知道你想让谁看，不知道你想达到什么目的，更不知道你的具体业务是什么。这种指令就像对一个刚认识的人说：“给我讲个故事”，对方除了给你讲个“从前有座山”，还能讲什么呢？普通指令得到普通结果，这是最基本的事实。
高级的指令，其实就是把AI当成一个聪明的实习生，而不是一个只会搜索的机器。 你需要给他足够的信息和清晰的目标，让他能像个专家一样思考和输出。这背后没有魔法，只是一些具体的、可操作的元素。
第一个核心元素：角色设定 (Persona)
普通指令通常是直接下达任务，比如“写一篇关于健康饮食的博客文章”。 但高级指令会先给AI一个明确的身份。 这不是在玩角色扮演游戏，而是为了框定AI的知识范围、语言风格和思考角度。
比如，你可以这样说：
“你是一名有15年经验的注册营养师，专门为忙碌的职业人士提供简单、可执行的饮食建议。你的写作风格风趣、接地气，从不用复杂的专业术语。”
你看，这个指令里包含了几个关键点：
* 职业身份：注册营养师。这告诉AI要从科学、专业的角度出发，而不是网上随便抄点东西。
* 经验水平：15年经验。这暗示AI需要展现出资深人士的洞察力，而不是像个刚毕业的实习生。
* 目标受众：忙碌的职业人士。这意味着内容必须是省时、方便的，不能推荐那些需要花三小时准备的菜谱。
* 语言风格：风趣、接地气、不用术语。这就直接规定了文章的调性，避免了AI写出干巴巴的教科书式内容。
设定角色就像给演员一个剧本，他才知道自己该用什么语气、什么表情说话。没有这个前提，AI的输出就会非常“通用”，因为它试图讨好所有人，结果就是谁也讨好不了。我之前尝试让AI写一篇关于时间管理的文章，一开始只说“写一篇关于时间管理的文章”，结果平淡无奇。后来我加上了角色设定：“你是一个为创业公司CEO提供咨询的时间管理教练，你的客户都是极度聪明但极度忙碌的人”，结果文章的切入点和给出的建议立刻变得不一样了，直接就是从高压力、多线程的工作场景出发，提出的方法也更有针对性。
第二个核心元素：提供详尽的背景与上下文 (Context)
如果说角色设定是告诉AI“你是谁”，那么提供上下文就是告诉AI“我们现在在哪里，要解决什么问题”。 普通指令往往缺少这个环节，直接就要求结果。
高级指令会把背景信息交代清楚。这包括：
* 文章的目的：这篇文章是为了吸引新客户，还是为了维护老客户？是为了传播品牌知识，还是为了直接促成购买？目的不同，写作的侧重点和说服逻辑就完全不同。
* 核心信息或数据：如果你希望文章包含特定的数据、案例或观点，就要直接提供给AI。 比如，“文章需要引用美国心脏协会2023年的最新报告，并结合我们公司产品A的用户反馈数据。”这会让AI的输出建立在事实基础上，而不是凭空捏造。
* 目标受众的痛点：你的读者在为什么事情烦恼？他们最关心什么？直接告诉AI。例如：“我们的目标读者是30-40岁的初创公司创始人，他们最大的痛点不是不知道要努力，而是感觉身体被掏空，精力不足以支撑高强度工作。”
提供上下文，能极大减少AI“猜”的成分。AI本质上是一个基于概率的语言模型，你给的信息越模糊，它就越倾向于生成最常见、最安全的“平均”内容。 提供详尽的背景，就是在收窄它的可能性空间，引导它走向你真正想要的方向。
第三个核心元素：定义清晰的结构和格式 (Format)
这是很多人都会忽略的一点。普通指令可能会说“写篇文章”，但高级指令会把文章的骨架都搭好。 你不能指望AI凭空创造出一个完美的结构，你需要主动设计它。
具体来说，可以这样要求：
“请按照以下结构组织文章：
1. 引人入胜的开头：直接描绘一个职业人士因为饮食不规律而导致下午三点就精神不济的具体场景，引发读者共鸣。
2. 三个核心建议：每一条建议都作为一个独立的副标题。每个建议下，先解释‘为什么’这么做有效，然后给出‘如何’做的具体步骤，步骤要简单到可以在5分钟内完成。
3. 一个真实案例：分享一个名叫‘张伟’的客户，他是如何通过这些建议在一个月内改善精神状态的。
4. 结尾：不要总结全文，而是提出一个简单的问题，引导读者在评论区分享自己的困扰。”
这种指令把创作任务分解成了具体的、可执行的小块。AI不需要自己去构思文章的起承转合，只需要在每个部分填充符合要求的内容。 这不仅让输出结果的逻辑性更强，也让你更容易对生成的内容进行修改和评估。因为你知道问题出在哪一个部分，而不是面对一篇乱麻般的文章无从下手。
除了文章结构，格式要求也很重要。比如，你可以指定：
* 字数限制：全文大约1500字。
* 段落要求：每个段落不超过三句话，保持文章的易读性。
* 重点突出：关键概念需要用加粗字体标出。
* 列表形式：在解释步骤时，必须使用数字列表。
这些看似细枝末节的要求，其实是在训练AI按照你的规范工作。好的内容不仅在于观点，还在于呈现形式。
第四个核心元素：提供范例 (Few-Shot Prompting)
这是让AI输出质量发生质变的一个技巧。 与其用一堆形容词去描述你想要的风格，不如直接给它一个例子。 人的学习方式也是如此，看一个范本比听一堆理论要快得多。
你可以这样做：
“这是我们之前发布的一篇爆款文章的开头，我希望你模仿这种直接、坦诚、带点自嘲的语气：‘承认吧，我们每天都在被各种效率工具轰炸，但结果却是我们花在管理工具上的时间比真正工作的时间还长。这听起来是不是很讽刺？’”
或者提供一个完整的输入输出范例：
“范例输入：‘如何选择第一把机械键盘？’
范例输出：‘别听那些大神们的长篇大论。你只需要记住三点：手感、声音和预算。先去实体店按个遍，找到你最爽的轴体，然后……’”
这种提供范例的方法，在专业术语里叫“Few-Shot Prompting”（少样本提示）。 AI会分析你给的例子，从中学习风格、结构和用词偏好，然后在新任务中进行模仿。这比你用“请用一种幽默的风格写作”要精确一万倍，因为“幽默”的定义太宽泛了，而一个具体的例子则清晰无误。
第五个核心元素：设置明确的约束和“禁止项”
最后，高级指令不仅要告诉AI“做什么”，还要告诉它“不做什么”。 这就像给项目设定了边界，防止它偏离轨道。
你可以规定：
* 禁止使用的词汇：例如，“在本文中，严格禁止使用‘赋能’、‘抓手’、‘闭环’、‘打法’这类互联网黑话。”
* 需要规避的观点：例如，“不要从节食或卡路里计算的角度谈论健康饮食，重点要放在食物的营养密度和对精力的影响上。”
* 内容限制：例如，“不要推荐任何需要购买昂贵设备或补充剂的方法，所有建议都必须是基于日常超市就能买到的食材。”
设置这些“护栏”，可以帮助AI避免生成那些陈词滥调或者不符合你品牌价值观的内容。它强制AI去寻找更具创造性、更贴合你要求的表达方式。
总而言之，从普通指令到高级指令的转变，本质上是从一个“提问者”转变为一个“项目经理”的过程。你不再是简单地索取答案，而是通过设定角色、提供背景、设计结构、给出范例和划定边界，来主导和管理整个内容生成的过程。这需要你对最终想要的结果有更清晰的思考，但这种前期投入是值得的，因为它能换来质量更高、更可控的输出结果。
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