一、提示词的核心三要素
- 明确目标（What）
告诉 AI「你要它做什么」，越具体越好。
❌ 模糊：写一篇文章
✅ 清晰：写一篇 800 字的高考作文，主题 “坚持与创新”，结构分引言、三个论点（每个配历史案例）、结论，语言风格正式书面 - 提供上下文（Context）
补充必要背景信息：身份、场景、用途、已有内容等，避免 AI “脑补” 出错。
例：假设你是某中学语文老师，现在需要为高二学生设计一道议论文审题练习题。题目材料是：‘有人说，传统是凝固的历史；也有人说，传统是活着的文化。’要求：题目包含审题解析、立意方向、3 个论据示例 - 指定输出格式（How）
明确希望的呈现形式：段落 / 分点 / 表格 / 代码 / 诗歌等，甚至可以规定字数、风格（幽默 / 严谨 / 口语化）。
例：用表格对比 “李白” 和 “杜甫” 的诗歌风格，包含主题、语言特点、代表作 3 个维度
二、万能提示词结构模板
公式：「角色设定」+「具体任务」+「限制条件」+「示例参考」
角色设定（可选）：指定 AI 扮演的身份（如面试官、医生、翻译官等），让其更贴合场景。
例：假设你是一名资深产品经理，现在需要为 “智能保温杯” 撰写一份用户需求分析报告
具体任务：拆解目标为可执行的动作（分析、创作、翻译、总结等）。
例：分析以下用户评论，总结 “某品牌洗衣机” 的 3 个优点和 2 个缺点，并给出改进建议
限制条件：包括字数、格式、风格、禁用内容等。
例：用 Python 写一段爬取网页数据的代码，要求使用 requests 和 BeautifulSoup 库，避免使用多线程，添加详细注释
示例参考（关键！）：提供优质示例，让 AI 理解你的预期。
例：请模仿以下文案风格为新奶茶店写宣传语：
[示例]“茶香藏山海，一口越千年”（要求：结合自然意象，突出原料天然，句式对仗）
三、进阶技巧：让 AI 输出更精准 - 分步骤引导（拆解复杂任务）
把大任务拆成小步骤，避免 AI 一次性处理过多信息。
例：
第一步：列出 “大学生如何平衡学业与实习” 的 5 个常见问题；
第二步：针对每个问题提供 1 个具体解决方案；
第三步：将答案整理成图文结合的 PPT 大纲 - 使用 “负面提示” 排除干扰
明确告诉 AI “不要做什么”，避免无关内容。
例：写一篇宠物猫饲养指南，不要包含医疗急救知识，重点放在饮食、日常护理和互动技巧 - 调整 “温度” 参数（如果工具支持）
部分 AI（如 ChatGPT）可通过 “temperature” 控制输出随机性：
低温（0.1-0.3）：输出更准确、结构化，适合专业内容；
高温（0.7-1.0）：输出更创意、灵活，适合脑洞类任务。 - 善用 “system prompt” 设定全局角色
在支持的平台（如 ChatGPT 的 API、豆包的高级模式）中，先用 system prompt 定义 AI 的长期身份和原则。
例：
[system prompt] 你是一个严格遵守学术规范的文献综述助手，所有引用必须标注 APA 格式，避免主观评价，只陈述研究事实
[user prompt] 请综述近 5 年 “社交媒体对青少年心理健康” 的研究 *
四、避坑指南：常见错误提示词
错误类型 反面案例 修正建议
模糊笼统 写一个故事 设定世界观（科幻 / 古风）、主角身份、核心冲突（如：写一个未来世界中，AI 工程师与反叛机器人的短篇故事，突出人机情感矛盾）
信息缺失 分析这个数据 补充数据内容或来源（如：分析以下用户评分数据 [1-5 分]：[4.5, 3.2, 4.8, 2.9]，总结用户满意度趋势）
逻辑矛盾 用 Python 写代码，不要用任何 Python 库 明确需求（如：用纯 Python 原生语法实现快速排序算法，不调用内置排序函数）
过度复杂 写 10 篇不同风格的营销文案，每篇配 3 个配图建议 拆分任务（先写 5 篇，确认后再补另外 5 篇）
五、实战练习：从模仿开始
参考优质 prompt 库：
访问 Prompt Database（如 OpenAI 的官方示例、Awesome-Prompt-Engineering），学习高手如何写提示词。
对比实验：
对同一个任务写 2 版提示词（模糊 vs 具体），观察 AI 输出差异，总结优化点。
记录 “prompt 日志”：
每次使用 AI 时记录成功 / 失败的提示词，积累专属模板（如写简历、做 PPT、改论文等场景的常用句式）。
六、总结：好 prompt 的终极原则
“把 AI 当一个能力很强但有点‘笨’的助手 —— 你说清楚做什么、怎么做、做到什么程度，它就能高效完成。”
