与AI高效对话：提示词工程入门

将与 AI 的交互想象成与一位极其博学、能力超群，但完全没有人类常识、情感和共同背景知识的“外星专家”沟通。你不能依赖模糊表达、潜台词或“我觉得你应该懂”的心态。AI 无法猜测你的真实意图，它只会严格按照你字面上的指令执行。 模糊指令导致模糊结果：

• 你问：“写个故事。” AI 可能给你一个随机主题、随机长度、随机风格的故事，很可能不是你想要的。
• 你问：“画个猫。” AI 可能画出写实猫、卡通猫、抽象猫，颜色、姿态、背景都是随机的。

• “请写一个约 500 字的科幻短篇故事，主角是一位在废弃空间站独自生活的维修工，他意外发现了一个来自未知文明的休眠舱。故事需要营造孤独和惊奇的氛围。”
• “请画一只姜黄色虎斑猫，它正好奇地趴在窗台上，看着窗外的雨滴，采用温暖、柔和的日系插画风格，需要有窗户上的水珠细节。”

一个结构良好、信息充分的提示词，就像一份清晰的“工作指令单”。虽然不一定每次都要包含所有要素，但理解它们能帮你构建更有效的提示词：

1. 明确指令 (Instruction / Task)

   核心动词： 你想让 AI 做什么？使用强动词开头，如：生成、撰写、总结、分析、对比、扮演、翻译、分类、提取、重写、评估、解释、构思、绘制...
   核心目标： 这个动作要达成什么具体目标？例如，“生成 一份市场分析报告”，“总结 这篇科学论文的关键发现”，“扮演 一位经验丰富的面试官”。
2. 背景信息 (Context / Background)

   任务环境： 这个任务发生在什么情况下？例如，“这是为公司内部高管准备的汇报”，“这是面向初学者的科普文章”，“这是社交媒体上轻松的分享”。
   相关知识： 提供 AI 可能不知道但对完成任务很重要的信息。例如，“我们的目标用户是 Z 世代”，“这个项目的预算是 1 万元”，“附件是相关的用户反馈数据”。
   受众画像： 你的目标读者/观众是谁？他们的知识水平、兴趣点、阅读习惯是怎样的？例如，“面向对 AI 完全不了解的小白用户”，“给具有专业背景的技术开发者阅读”。
3. 输入数据 (Input Data) (如果适用)

   明确指出 AI 需要处理的具体文本、数据或信息。例如，“请总结以下这段文字：[在此处粘贴文本]”，“基于以下数据 [数据...]，生成一个柱状图描述”，“请改写这句话：[...]”。
4. 输出指示器 (Output Indicator / Format)

   格式要求： 你希望结果以什么形式呈现？例如：列表、表格、JSON、Markdown、邮件格式、报告结构（包含引言、方法、结果、讨论）、代码片段 (Python)、思维导图 (文本描述)。
   长度约束： 字数、段落数、要点数量等。例如：不超过 500 字、生成 3 个方案、总结为 5 个要点。
   风格与语气 (Style & Tone):

   • 写作风格： 专业、学术、创意、幽默、抒情、新闻报道、技术文档...
   • 语气： 正式、非正式、友好、严肃、客观、主观、鼓励性、批判性...
   • 特定模仿： “模仿鲁迅的文风”，“用莎士比亚十四行诗的格式写...” （效果取决于模型能力）

   角色扮演 (Role Play): (引导模型口吻和视角)

   • “扮演一位资深的产品经理，评估这个新功能的优缺点。”
   • “假设你是一位历史学家，解释一下[某个历史事件]的起因。”
   • “以一位充满激情的导游的口吻，介绍[某个景点]。”
5. 约束与细节 (Constraints & Details)

   必须包含： “报告中必须包含对竞争对手的分析。” “图像中必须有一只红色的鸟。”
   必须排除： “不要包含任何价格信息。” “生成的图像中不要出现文字。” (负面提示词)
   关键细节： “主角的眼睛是蓝色的。” “图表需要使用公司品牌色。”

理解并灵活运用这些要素，是构建强大提示词的基础。并非每个提示词都需要所有要素，关键在于根据任务需求选择和组合。

掌握一些通用技巧能让你的提示词效果倍增：

• 简洁原则 (KISS): 在清晰的前提下，用最少的文字表达最核心的意图。避免冗余和无关信息。
• 避免歧义: 使用具体、精确的词语。例如，用“生成 3 个不同的营销口号”代替“给我一些口号”。
• 关键词优先: 将最重要的指令、主题或关键词放在提示词的开头，AI 通常对开头的信息更敏感。
• 结构化指令: 对于包含多个步骤或要求的复杂任务，使用编号列表 1. ... 2. ...、项目符号 - ... 或明确的步骤指示（如“第一步：... 第二步：...”）来提高清晰度。
• 提供示例 (Few-shot Prompting): 如果你期望特定的输出格式或风格，在提示词中给出一两个简单的输入/输出示例，AI 能更好地“学习”你的要求。例如：

  总结以下会议要点为项目符号列表：
  会议记录：讨论了 A 方案和 B 方案，决定采用 A 方案，负责人是张三，截止日期是下周五。
  总结：
  - 决策：采用 A 方案
  - 负责人：张三
  - 截止日期：下周五
  
  总结以下会议要点为项目符号列表：
  会议记录：用户反馈集中在界面复杂和加载慢。需要优化 UI 并进行性能测试。李四负责 UI，王五负责测试。
  总结：

• 迭代优化 (Iterative Refinement): 这是最重要的技巧！很少有提示词能一次完美。将 AI 的首次输出视为初稿，分析其优点和不足（特别是结合本平台的评估反馈），然后修改提示词，再次生成。这个过程可能需要重复多次。把每一次生成都看作是一次学习和调整的机会。