AI提示词终极指南：掌握这些技巧，让输出效果翻倍

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AI提示词终极指南：掌握这些技巧，让输出效果翻倍


告别″无效投喂″，最佳提示词心法炼成记
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神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。

编者按：AI输出陷入"无效对话"困境？其实是你不懂提问的艺术。从指令颗粒度拆解到思维链编织，本文揭示精准提问如何唤醒AI潜能——与其焦虑技术颠覆，不如掌握这套数字化时代的元能力，让语言真正成为撬动生产力的支点。文章来自编译。

在跟聊天型AI打了一整年的交道之后，我发现普通回答和精准答案的区别，往往就藏在提问方式里。AI就像一面镜子——你的提示质量，直接决定了它的输出水准。

AI能听懂大白话，但如果你自己都不清楚想要什么，它的作用就像开会时永远只会说"没进展"的那个同事。

我会将自己总结的提示词优化法则在这份指南中和盘托出，帮助你在每次对话时榨取出最大价值。

心急的朋友可以直接跳转至实操技巧部分，获取即学即用的干货。

原则：更好AI提示词的建构快



成为AI专家才能用好提示词？完全不需要。只要学会调整输入方式，就能显著提升输出质量。

给追求极简主义的朋友们划重点，提示词主要分两种类型：

指令型——直奔主题，适合摘要生成、文本改写、概念解释等目标明确的任务

对话型——模拟真实交流，适合头脑风暴或创意探索

如果你比较有好奇心，还可以解锁这些高阶技巧：

零样本提示（Zero-shot prompting）

AI仅凭基础训练数据完成任务，无需额外上下文信息

适用场景：简单明确的常规任务

"将这句话翻译成西班牙语"

少样本提示（Few-shot prompting）

用示例建立响应模式

适用场景：需要特定风格或格式的连续性任务

"以下是三部电影的影评：[影评1]、[影评2]、[影评3]。参考示例，为《角斗士2》撰写影评"

思维链提示（Chain-of-thought）

要求AI逐步拆解问题解决过程

适用场景：复杂逻辑推理任务

"请分步骤解释复利计算公式的推导过程"

（注：无需死记术语名称，掌握组合运用这些技巧才是关键）

黄金法则：具体明确的指令=更优质的输出。



好的提示词应该具备三个特质：明确、上下文化、目的性强。

1、明确就是一切

你讲得明白，AI就能干。提示含糊就会得到不准确的输出。

直截了当，避免填充词或冗长指令（"列出5个AI+医疗保健方面的博客创意"）


使用平实语言，非必要不堆砌术语（“用python举例说明递归”）


2、永远记得交代背景

提供背景信息，说明情况、受众或任务目标（"假设你是科技专栏作者，为创业新人撰写融资指南"）


给出细节参考，尽量是具体细节


3、让约束为你所用

明确篇幅、基调或格式


增加边界，引导AI要避免或强调什么


4、复杂任务要化整为零

AI在指令清晰、单步的情况下效果最佳。需要多步的任务可拆解成更小的提示。


5、迭代是关键

第一次输出不尽人意？很正常。提示不是一蹴而就的任务，不断调整能让你离目标更近。

从简单开始，看看AI怎么响应，然后优化。把跟AI的互动当作对话可以一步步深入。


6、角色代入法效果惊人

当AI化身"高中历史老师"或"硅谷创业导师"，输出内容会自带专业滤镜。角色越具体，答案越对味。


7、测试和跟踪提示

如果想获得一致的高质量结果，提示就不要只用一次，要测试和跟踪什么管用。去探索边缘案例，推动AI发挥到极致，比方说让AI给一位初学者解释某个概念，或者给专家讲解一下。

这样有助于认清差距，调整提示变得更清晰、适应性更强。

你还可以进一步建立个人的提示库：把验证有效的提示词归档管理（邮件润色、代码调试、创意生成等场景）。日积月累，你就拥有专属的AI效率武器库。

一年提示工程的经验之谈   



本节内容我会尽量精简，毕竟方法论才是重点。但过去一年与AI共事的这些心得，值得与你分享：

AI就像个反应超快但偶尔会跑偏的头脑风暴搭档

作为设计师，我的工作流通常是：阐明问题→获取AI初稿→用专业眼光精修

当答案明显偏离轨道时，请相信你的专业直觉

有人觉得这是作弊，但对我而言这只是把既有的思考流程提速增效

GPT简直是批量生产备选方案的利器（标题、按钮文案、弹窗提示），拯救创意流水线于水火

撰写详细提示词看似耗时，实则可大幅压缩构思阶段的时间成本

针对重复性工作，我建立了可复用指令库（特别是那些冗长的需求描述模板）

工具实测：GPT仍是综合性能王者，Claude的细腻度令人惊喜，其他工具尚待深入探索

但最关键的经验还是这一条：提示词的负面排除法与正面引导同样重要。与其说“这正是目标”，不如说“避免这些错误的目标，从而最终可以命中靶心”。

更好提示词编写指南



清晰具体

想要什么就说什么。避免含糊的指令。

用"用Python写个小白也能看懂的递归函数示例"替代笼统的"解释一下递归"

情境构筑

提供背景信息——Who、What、Why

给AI戴上角色面具（"你是老师，要给高中生就气候变化问题备课"）

添加约束

定义响应的篇幅、口吻或格式

"做总结，200字以内，正式语气"

庖丁解牛

将复杂任务分解为更小的步骤，从而得到更好的结果

"先列大纲，再扩展第一步"

迭代调整

如果第一次响应不对就调整提示

"改用对话的口吻重写这个响应"

分配角色

赋予角色好让AI知道从什么角度看问题

"假设你是营销总监，要制订一项社交媒体战略"

运用例子

用示例告诉AI你的预期

"这是一个影评例子，参照写一下[电影名]的影评"

做好归档

对于那些能得出好结果的提示要保存起来，留待后用

测试边缘案例

针对不同受众让AI简化或解释想法

“向12岁小孩解释什么是区块链”

• 大胆试错

AI交互本质是无限次的迭代实验

世上没有放之四海皆准的完美提示词公式。你得尝试不同的方案，组合技巧，然后适配手头的任务。适合头脑风暴的妙招用来排查故障可能就会失灵，这再正常不过。

最好将这些准则视为乐高积木而非金科玉律，根据具体场景进行自由组合、匹配、迭代，找到适合你需求和风格的。稍加练习后，你就会找到自己的韵律，从而打开更好、更快结果之门。

译者：boxi。​​​​