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2026-05-27 分类：相关资讯

AI 提示词的重要性

为什么你的 AI 给不出你期待的答案？大部分情况是因为你的提示词不够好。但反过来说，只要掌握正确的提示词技巧，你就能几倍地发挥 AI 的力量。刚开始随便丢几个问题给 AI，然后花大把的时间反复试索，摸索的这段时间，小编大概投入了几百个小时学习提示词相关的课程，每天和研究 AI 的人交流之后才发现提示词根本不是什么高深的技巧。以前需要花几个小时写的文章、图片、图表，但现在十几分钟就可以搞定，而且质量比以前高出来一大截。以上内容完全能够应对 90% 的日常场景，不管用的是 teGPT 还是专门奶还是其他的 AI 模型，这套方法都通用。

一开始学提示词的时候，看了好多课程，比如 rice 框架、cos 框架。当发现字母一多的话，真的很难记。比如说每个字母代表一个单词，I 是什么？C 又是什么，根本记不住，但每次写提示词要翻笔记，特别麻烦。半年前找到了一个超级好记的方法，就只需要四个模块就够了：上下文、具体信息、目标、格式。当然，它们也有对应的四个字母，只不过模块比较少，比较好记一些。这四个模块已经包含足够的相关信息了，而且好记得多。这半年来，每次写提示词就把这四个模块当做一个检查清单，背景给他没？目标清楚吗？格式要不要给指定？这样一来，想漏掉关键信息都很难。

提示词的撰写技巧

但发现并不是每次要把这四个模块都用上才行。比如说你只给一个具体信息加上目标，其实也可以得到不错的结果。实际操作看看到底是怎么写提示词的。第一步是上下文，简单来说就是给 AI 设定一个正确的背景。这里可以赋予 AI 一个角色，很多提示词公式把角色单独列为一个模块，但觉得它其实算作背景的一部分。比如说现在是一个品牌的产品设计师，需要给团队做一个演讲，内容就是关于下一代产品线应该加入哪些新功能，这就是背景。除了给 AI 一个职业身份，也可以给他指定某个特定名人的风格，但发现只有当这个人足够有名的时候，效果才会好，比如巴菲特、乔布斯这种级别的 AI 才会懂。

接着写第二模块，就是具体的指令。这里要特别说一下，具体的指令其实相当重要，很容易会导致 AI 给出完全不同的答案。这其实跟人一样，如果老板跟你说那个方案做好一点，收到这样模糊的指令是不是会讲“好一点”是好到什么程度，到底要改什么？所以对 AI 来讲也是一样的，明确具体的表达非常重要。比如说这份简报包含什么？在提示词里加了破折号，那就是 markdown 的符号，类似平时用的黑点。写一下演讲的内容包含什么？比如有市场调研的结果，目标受众是 18 到 34 岁，希望他们耳机具备哪些功能，再来一个破折号颜色是什么？有头部动作控制的功能，还有一些降噪功能。加入警色号或者是破折号的话，指令就更加结构化了，也更加层级化了，AI 也可以通过大标题到中标题这个顺序来理解。

目标与格式的指定

现在讲的两个符号，光是这样就已经很不错了，但还要再教两个符号，让效果更好一些，就是反引号。简单来说，反引号就是像 AI 表明从这里到这里是特别需要处理的文本范围，起到界定线还有风格的作用。很多人经常犯这样的错误，比如说请总结以下的文章，然后直接粘一大段内容在这里，这样 AI 根本分不清哪里是指定，哪里是内容，它只能靠自己猜测。生成的结果和想要的完全不一样，所以要用反引号告诉他，这里边的内容才是要处理的文本，这样 AI 就清楚了。还有最后一个符号需要知道，就是星号，信号像这样连续两个把想强调的部分给它框起来，那就代表着信号里边内容是重点，AI 那边就会识别这原来是重要的，需要特别注意一下。

接着看第三模块，就是目标。这个目标相当于提示词的核心，前边两个模块，上下文还有具体信息，其实都是为了这个目标模块服务的，它们更像是修饰，还有约束。如果只有上下文没有目标，AI 很可能会礼貌地回复，但不会提供任何有价值的内容，因为它不知道到底要干什么，但加了目标之后，AI 就可以根据需求去调整回答的深度、广度，还有重点。比如说接着刚才的提示词继续加上目标，应该如何构建简报，请列出每一页简报的主题，还有它的关键要点，还有可视化的内容。这样最终目标加上了之后，这个提示词就算比较完整的了。还有第四模块，就是格式，可以指定输出的形式，这个模块就是告诉 AI，希望它如何组织，还有呈现内容。一个好格式可以让你在几秒内就可以定位到关键的信息，比如想要更有结构化的结果，那就说把内容整理成表格，但想要更可视化一点，那就让它生成一个简报，尺寸比例是 16 比 9。在规则里加上，请以 16 比 9 的尺寸来输出，接下来就可以点击发送这个提示词，等待回答就可以了。

提示词的优化与应用

还有一些技巧可以让你的提示词更加高效，比如增加示例。示例的本质就是示范一遍给 AI 看，如果需要 AI 写周报，与其说写一个专业的周报，倒不如直接给上周的周报作为例子。为什么示例这么有用呢？因为语言本身就带有模糊性，说的专业和理解的专业可能完全不一样，但给一个实际例子，AI 就秒懂是什么风格的了。提示词的各个模块顺序并不是固定不变的，提示词很少是一次性搞定的事情，它更像是迭代优化的过程。通常可能只是从一个简单的任务开始，比如给一个生日礼物的建议，但想要更好的结果，就开始迭代，增加背景，增加具体的信息，给一些例子，直到得到满意的结果。

另外，把提示词分解成更短更清晰的句子，可以想象成和普通人对话，如果只是和某个人喋喋不休地说一大堆想要什么，他可能不知所措，脑子一片乱。同样的事情也发生在 AI 身上，一个简单的解决方案就是把提示词变成更简单的句子，然后一步一步慢慢输入给 AI，让它更有条理。这就是为什么很多高手在提示词里可以看到 workflow，第一步、第二步、步骤三、步骤四。这样 AI 就不会搞混顺序，也知道自己该做些什么了。最后要教大家怎么在 PT 里制作一个提示词生成器，用 ateGPT 里的 GPTS 功能，或者是 jam 里的 jam 功能去制定一个属于自己的 AI 助手。这样就不需要每次都从头开始写提示词，只要随便发几句话，它就能帮你写结构化高质量的提示词。

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