写 prompt 这件事，本质上是在搭建人和 AI 之间的沟通桥梁。很多人觉得 prompt 难写，关键是没搞清楚一个核心问题 ——AI 不会读心术，它只能按照你给的指令一步步执行。就像你让外卖小哥送奶茶，得说清楚地址、口味、取餐时间，AI 也需要你把需求拆解成具体的、可执行的指令。

先想明白你用 AI 的目的是啥。是让它生成一篇营销文案，还是做数据分析，或者写一段代码？不同的场景，prompt 的侧重点完全不一样。比如让 AI 写营销文案，你得告诉它产品的核心卖点、目标用户是谁、想要什么风格，是活泼的还是专业的，有没有必须包含的关键词。要是让 AI 做数据分析，你得说清楚数据来源、分析维度、需要呈现的结果形式，是图表还是文字报告。

这里有个很重要的点，就是把模糊的需求变成具体的要素。好多人给 AI 下指令的时候，喜欢说 “帮我写一篇好的文案”，这种说法太笼统了，AI 根本不知道从哪儿下手。你得像剥洋葱一样，一层一层把需求剥开。比如 “帮我写一篇针对 25 - 35 岁女性的护肤品营销文案，产品主打保湿和抗初老，风格要温和亲切，让用户觉得像朋友推荐一样，结尾要引导购买，比如‘点击链接下单’”，这样 AI 就能清楚地知道该写什么了。

有了清晰的需求，还得有个好的结构来组织这些信息。一个完整的 prompt，通常可以包含这几个部分：背景信息、目标要求、具体指令、示例参考。

背景信息就是告诉 AI 这件事的来龙去脉，为什么要做这件事。比如你让 AI 写一篇关于 “如何提高职场沟通效率” 的文章，你可以先说 “现在很多职场新人在沟通上存在问题，导致工作效率不高，需要一篇实用的指南来帮助他们”，这样 AI 就能明白写作的背景和目的。

目标要求是明确你想要的结果是什么样的。比如 “文章要适合新手阅读，内容要具体可操作，篇幅在 1500 字左右，语言要通俗易懂”，这些都是对结果的具体要求，让 AI 清楚边界在哪里。

具体指令就是把目标拆解成一个个具体的任务。比如 “先分析职场沟通中常见的问题，然后给出对应的解决方法，每个方法要举一个实际的例子，最后总结一个沟通清单”，这样 AI 就能按照步骤一步步来。

示例参考是很有用的，特别是当你想要特定风格或格式的时候。比如你说 “像这样的风格：开头用一个职场小故事引出问题，中间分点论述，每个点用加粗标题，结尾有总结和行动号召”，AI 就能参考示例来调整输出。

这里给大家分享一个常用的结构 ——“背景 + 目标 + 细节 + 格式” 四步法。比如你让 AI 写一封求职邮件，背景就是 “你是一名应届毕业生，想申请某公司的运营岗位”，目标是 “让 HR 看完后觉得你符合岗位要求，邀请你面试”，细节包括 “你的教育背景、相关实习经历、掌握的技能、对岗位的理解”，格式就是 “邮件主题、开头称呼、正文结构、结尾礼貌用语”。按照这个结构来，prompt 会更有条理，AI 输出的结果也更符合你的预期。

在写 prompt 的时候，细节越多，AI 输出的结果就越精准。好多人觉得自己的 prompt 写得挺清楚了，但是 AI 生成的内容还是不理想，往往就是因为细节没到位。

比如你让 AI 设计一个 logo，你说 “设计一个科技公司的 logo”，这太简单了。你得告诉 AI 公司的名称、主色调偏好、想要体现的元素，是科技感的线条、抽象的图形，还是和行业相关的符号，比如芯片、齿轮等。还要说清楚 logo 的应用场景，是用于网站头像、印刷品还是广告牌，不同的场景对 logo 的尺寸和细节要求不一样。

再比如让 AI 写一篇公众号文章，你得说清楚公众号的定位是什么，是面向职场人士的干货号，还是面向宝妈的育儿号，读者群体不同，写作风格和内容侧重点也不一样。还要告诉 AI 文章的选题角度，是热点事件分析、实用技巧分享，还是人物故事专访，有没有必须包含的观点或数据。

另外，学会用 “负面清单” 排除不想要的结果也很重要。比如你让 AI 生成图片，你可以说 “不要卡通风格，不要太复杂的背景，人物表情不要太夸张”，这样 AI 就能避开这些坑。在写文字类 prompt 的时候也是一样，比如 “不要使用专业术语，不要太长的句子，不要太正式的语气”，把你不想要的东西明确列出来，AI 就能更好地把握方向。

还有一个技巧是分阶段下达指令。如果任务比较复杂，不要一次性把所有要求都抛给 AI，可以先让它生成一个大纲，你觉得没问题了，再让它细化内容。比如写一本书的章节，先让 AI 列出几个大的章节框架，你调整之后，再让它每个章节下细分小节，最后再让它写具体的内容。这样一步一步来，既能保证方向正确，又能提高效率。

需求：给一款新推出的蓝牙耳机写宣传文案，产品主打降噪功能和超长续航，目标用户是经常通勤的上班族。

普通 prompt：“写一篇蓝牙耳机的宣传文案”。

高质量 prompt：“你现在需要为一款新推出的蓝牙耳机撰写宣传文案，目标用户是每天通勤的上班族。这款耳机有两个核心卖点：一是先进的主动降噪功能，能有效隔绝地铁、公交上的噪音，让用户在通勤路上享受安静的音乐时光；二是超长续航，单次充电可以使用 8 小时，搭配充电盒总续航达到 30 小时，不用担心路上没电。文案风格要贴近上班族的日常，让他们觉得这款耳机能解决他们通勤中的痛点。可以先描述一下上班族通勤时的噪音困扰，然后引出耳机的降噪功能，再介绍续航优势，最后呼吁他们购买。开头可以用一个具体的通勤场景，比如‘每天早上挤地铁，周围都是嘈杂的声音，想安静听首歌都难？’”

需求：用 Python 写一个爬取某网站新闻标题的程序。

普通 prompt：“写一个 Python 爬虫代码”。

高质量 prompt：“你需要用 Python 编写一个爬取 [具体网站 URL] 新闻标题的程序。首先，要使用 requests 库发送 HTTP 请求，注意处理可能的网络错误。然后，用 BeautifulSoup 库解析网页内容，找到新闻标题所在的 HTML 标签，通常是

、

或者带有 class 属性的 div 标签。需要确保代码能够正确识别不同页面的标题结构，如果网站有分页，暂时先爬取第一页的内容。代码要包含必要的注释，解释每一步的作用，比如导入库、发送请求、解析内容、提取标题。最后，将提取到的标题打印出来。记得处理网页的编码问题，避免出现乱码。”

需求：分析某电商平台用户购买数据，找出复购率高的用户特征。

普通 prompt：“分析用户购买数据，找出复购率高的用户特征”。

高质量 prompt：“你现在要分析某电商平台的用户购买数据，目标是找出复购率高的用户特征。数据包含用户 ID、年龄、性别、地域、购买时间、购买商品类别、购买金额、复购次数等字段。首先，需要对数据进行清洗，处理缺失值和异常值，比如购买金额为 0 的记录可能需要排除。然后，按用户 ID 分组，计算每个用户的复购次数，定义复购次数≥2 次的用户为高复购用户。接下来，分别分析高复购用户和低复购用户在年龄、性别、地域、购买商品类别、购买金额等方面的差异。可以用统计方法，比如卡方检验、t 检验，看看哪些特征在两组用户中有显著差异。最后，总结出高复购用户的主要特征，比如年龄集中在哪个区间、性别比例如何、偏好购买哪些商品类别等。需要以表格形式呈现分析结果，每个特征的对比数据要清晰。”

第一个大坑就是信息模糊不清。好多人觉得自己心里清楚需求，就不用写得太详细，结果 AI 理解错了，生成的内容不符合预期。比如让 AI 写一篇 “关于减肥的文章”，你得说清楚是写减肥食谱、运动方法，还是减肥心理建设，不同的方向内容完全不一样。

还有就是过度限制。有些人怕 AI 发挥不好，给了太多细节，结果限制了 AI 的创造力。比如让 AI 设计一个海报，把颜色、字体、布局都规定死了，这样 AI 就没办法根据经验给出更好的建议，反而可能做出很死板的东西。合理的做法是给出关键要求，保留一定的发挥空间，比如 “主色调用蓝色和绿色，体现环保主题，海报上要有产品图片和主要卖点，其他部分可以自由发挥”。

另外，不考虑 AI 的知识边界也是个问题。比如你让 AI 写一篇关于最新科技成果的文章，得先想想这个成果是不是公开的信息，如果是很专业、很新的领域，AI 可能没有相关知识，这时候你得提供一些背景资料，或者降低要求，让它基于已有的知识来写。

还有一个常见的问题是不检查输出结果。写完 prompt 之后，不能就等着 AI 生成内容，生成之后要仔细看看是否符合要求，如果不符合，得调整 prompt 重新生成。比如你让 AI 生成的文案里有错误信息，或者格式不对，这时候你得在 prompt 里明确指出问题，让它修正。

说了这么多，其实写出高质量 prompt 没那么难，关键就是三点：说人话，用自然的语言把需求表达清楚，别用太专业的术语；给细节，把你想到的具体要求都写进去，让 AI 知道你想要什么；讲逻辑，按照合理的顺序组织指令，让 AI 能一步步执行。

刚开始可能会觉得麻烦，但是多写几次就熟练了。记住，每次写完 prompt 之后，问问自己：“如果我是 AI，看到这个指令能清楚该怎么做吗？” 如果答案是肯定的，那这个 prompt 就合格了。随着 AI 技术的发展，prompt 写作会越来越重要，掌握了这个技能，就能让 AI 更好地为你服务，提高工作和生活效率。

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