最近总听到有人吐槽 AI 生成的内容不行，要么答非所问，要么空洞无物。不少人第一反应是模型垃圾，吐槽 GPT4 变笨了，指责国产大模型不靠谱。但你有没有想过，可能问题不在 AI，而在你递过去的那张 "考卷"—— 也就是 prompt 本身。
📌 你给的信息越模糊，AI 越容易给你 "废话文学"
见过太多人用 AI 时就丢一句 "写一篇关于新媒体运营的文章"。这种 prompt 就像去餐厅说 "给我做点吃的"，厨师怎么知道你要中餐还是西餐，要辣的还是甜的？最后端上来的东西不合口味，能怪厨师吗？
优质 prompt 的第一个特征是信息密度高。比如你想让 AI 写一篇小红书笔记，至少要说明白这几点：目标用户是谁（宝妈 / 大学生 / 职场新人）、核心卖点是什么（价格 / 效果 / 稀缺性）、想突出的情感点（性价比 / 高级感 / 安全感）、有没有必须包含的关键词（比如 "无硅油洗发水"）、甚至可以指定开头用提问还是场景描述。
之前帮一个做美妆的朋友改 prompt，她原本的需求是 "写一篇粉底液推荐"，AI 返回的内容泛泛而谈。我让她补充："针对 25-30 岁油性皮肤女性，推荐 3 款百元内持妆 6 小时以上的粉底液，重点对比它们的控油效果和暗沉速度，最后给出选购建议"。修改后的回答不仅列出了具体产品，还附上了不同场景下的使用体验，实用性明显提升。
还有人喜欢在 prompt 里藏信息，比如让 AI 写方案时，关键数据藏在最后一句，或者把核心需求用模糊的词语代替。AI 处理信息是按顺序来的，前面铺垫太多，后面的重点很可能被忽略。记住，重要的信息要放在最前面，并且用明确的语言表达。
🎭 不给 AI"角色"，就别期待专业回答
你有没有发现，同样的问题问不同的人，得到的答案天差地别？问医生 "感冒了怎么办" 和问普通朋友，结果肯定不一样。对 AI 来说也是如此，你不给它设定清晰的角色，它就只能用最通用的口吻回答，自然显得不专业。
这就是为什么那些运营高手在用 AI 时，总会加上一句 "假设你是拥有 5 年经验的电商运营专家"。给 AI 一个具体的身份，它就能调用对应领域的知识储备，用更专业的视角分析问题。
试过让 AI 写一份活动策划，第一次没设定角色，得到的方案很笼统，全是 "搞个满减活动"" 发点优惠券 "之类的套话。第二次加上" 假设你是擅长社群裂变的运营，曾经策划过单场参与人数超 10 万的活动 "，结果完全不同 —— 新方案里不仅有具体的裂变机制，还考虑了不同阶段的用户激励，甚至提到了如何规避微信的封号风险。
角色设定还要和需求匹配。比如你想写一篇深度行业分析，就不能让 AI 扮演 "搞笑博主"；想让 AI 给你出育儿建议，设定 "儿科医生" 肯定比 "职场妈妈" 更合适。角色越具体，AI 的回答就越有针对性。
还有个小技巧，除了给 AI 设定身份，还可以加上限制条件。比如 "用数据说话，每个观点都要有行业报告支撑" 或者 "避免使用专业术语，用小学生能听懂的话解释"。这些约束能让 AI 的回答更符合你的预期。
🚫 别让 AI"自由发挥"，边界感决定回答质量
很多人用 AI 时犯的最大错误，就是给了太多自由。"写一篇关于健身的文章"，AI 可能从远古人类讲到未来科技，洋洋洒洒几千字，却没说到你关心的减脂技巧。这不是 AI 的错，是你没告诉它哪里是禁区。
优质 prompt 一定要有清晰的边界。比如写文章，要说明白大概多少字，分几个部分，重点写什么，不写什么。之前帮一个学员改 prompt，他想让 AI 写 "短视频运营技巧"，结果 AI 写了一堆平台规则。我让他加上 "重点讲内容创作，不涉及平台算法和流量规则，控制在 800 字左右，分 3 个部分"，修改后的回答就精准多了。
时间和空间也是重要的边界。比如让 AI 分析市场趋势，不说清楚是 "2024 年的中国市场" 还是 "全球近 5 年的情况"，得到的结论可能完全相反。做竞品分析时，明确 "只分析头部 3 家企业" 比 "分析一下竞争对手" 要有效得多。
还有个容易被忽略的边界是 "风格"。有人想要严肃的报告，结果 AI 写得太活泼；有人想要轻松的科普，AI 却用了太多专业术语。这些问题都可以通过在 prompt 里明确风格要求来避免，比如 "用正式的书面语，避免口语化表达" 或者 "模仿微信公众号 ' 深夜发媸 ' 的风格"。
💡 不会写 prompt？从 "模仿" 开始建立自己的模板库
觉得写好 prompt 很难？其实就像学做菜，刚开始可以照着菜谱做，熟练了自然能举一反三。分享几个经过验证的高质量 prompt 模板，你可以直接套用：
产品推广类："假设你是 [行业] 的营销专家，针对 [产品] 的 [核心卖点]，为 [目标用户] 写一篇 [平台] 文案，要求突出 [用户痛点]，使用 [语气风格]，最后引导用户 [行动指令]。"
问题分析类："作为 [领域] 的资深顾问，分析 [问题] 产生的 3 个主要原因，每个原因都要用 [具体案例 / 数据] 支撑，并给出对应的解决办法，注意方案要 [可操作性要求]。"
内容创作类："以 [主题] 为核心，为 [平台] 写一篇 [类型] 内容，目标读者是 [人群]，文章结构分为 [部分]，开头用 [方式] 吸引注意，中间要包含 [关键信息]，结尾要 [达到效果]。"
用这些模板时，记得把括号里的内容替换成具体信息。用得多了，你就会发现其中的规律 ——好的 prompt 都包含目标、角色、约束、示例这几个要素。
另外，建立自己的 prompt 库也很重要。看到好的 prompt 可以保存下来，分析它的结构；自己写出效果好的 prompt 也及时归档。下次遇到类似需求，直接拿出来修改，效率会高很多。
我自己就有一个表格，按 "内容创作"" 问题解决 ""方案策划" 等类别整理了几十条优质 prompt，遇到新需求时，基本都能找到可以参考的模板。这个方法特别适合新手，能帮你快速跨过 prompt 写作的门槛。
🔄 别指望一次到位，prompt 也需要 "迭代优化"
就算是高手，也很难保证每次写的 prompt 都能得到完美答案。这时候就需要根据 AI 的回答来优化 prompt，这是很多人容易忽略的一步。
比如你让 AI 写一篇关于 "冬季护肤" 的文章，得到的回答太基础，都是常识性内容。这时候就可以补充："增加一些专业知识点，比如不同肤质在冬季的皮脂分泌变化，推荐 2-3 款适合敏感肌的护肤品成分"。通过这种方式，一步步引导 AI 向你想要的方向靠拢。
还有个小技巧是 "反向提示"。如果 AI 的回答有明显错误或者不符合预期，可以直接指出："你提到的 XX 观点有误，正确的应该是 XX，基于这一点重新组织回答"。AI 很擅长根据反馈调整方向，这种针对性的修正往往能得到更好的结果。
另外，学会拆解需求也很重要。复杂的任务不要指望一个 prompt 解决，可以分成几个步骤。比如做一份完整的营销方案，先让 AI 分析目标用户，再根据用户特征制定推广策略，最后让它整合这些内容形成完整方案。分步骤来，每个环节都能得到更细致的结果。
迭代 prompt 的时候，还要注意观察 AI 的 "盲区"。有些领域 AI 的知识可能更新不及时，或者存在局限性。这时候就需要在 prompt 里补充最新信息，或者换个角度提问。比如问 AI"2024 年的电商趋势"，最好加上 "结合最新的行业报告和头部企业动态"，并在后续优化中补充你知道的最新数据。
📈 写好 prompt，本质是提升 "提问能力"
说到底，prompt 写作能力其实就是提问能力的体现。在这个 AI 时代，会不会提问已经成为一项重要技能。同样的 AI 工具，在不同人手里发挥的作用天差地别，很大程度上就取决于提问的质量。
想想看，职场上，会不会提问决定了你能不能快速获得需要的信息；学习中，会不会提问影响你能不能深入理解知识；现在，面对 AI，会不会提问直接关系到你能不能高效利用这个强大的工具。
所以，别再抱怨 AI 不好用了。与其吐槽模型不行，不如花点时间研究怎么写好 prompt。刚开始可能觉得麻烦，但一旦掌握了其中的规律，你会发现 AI 能帮你解决很多问题，效率提升不止一倍。
最后想说，AI 就像一面镜子，你怎么对待它，它就怎么回报你。你敷衍地丢过去一句模糊的需求，它就只能给你一个敷衍的答案；你认真打磨 prompt，给它清晰的指引，它就能成为你工作中的得力助手。
现在就打开你的 AI 工具，试着用今天说的方法写一个 prompt，看看效果会不会不一样。记住，用好 AI 的关键，不在于你选哪个模型，而在于你会不会 "问"。
【该文章由diwuai.com
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