在 AI 工具越来越普及的当下，写好 prompt 的重要性愈发凸显。一个精准的 prompt 能让 AI 高效产出高质量内容，而模糊的 prompt 可能让 AI 给出不尽人意的结果。这里就为大家分享 2025 年最新的 prompt 写作高级技巧和实战指南。
🛠️ 基础篇：构建清晰的指令框架
写 prompt 就像给 AI 下任务单，指令越清晰，AI 的执行效果越好。这里有几个关键要点。
选对指令动词很关键
不同的任务需要不同的指令动词。比如，获取信息可以用 “列出、总结、提取” 等动词；生成内容可以用 “写一段、起标题、设计” 等；优化重写可以用 “改写、润色、翻译”；判断分析可以用 “评价、判断、建议”。举个例子，“帮我写点产品介绍内容” 就不如 “请以简洁风格写一段 100 字左右的产品介绍文案，强调该扫地机器人具备‘自动避障’和‘智能路径规划’功能” 清晰明确。
明确输出内容和格式
很多人写 prompt 时只说要什么，却没说怎么输出。比如 “请分析一下下面的用户反馈”，AI 可能输出文字、表格等不同形式，重点也不突出。优化后的 prompt 可以是 “请将以下用户反馈按以下结构整理：1）主要情绪（积极 / 消极） 2）提到的产品问题 3）用户建议（如有），请用有序列表输出”。这样 AI 就能按照要求的结构和格式输出。
替换模糊措辞
像 “专业一点”“更有趣”“好一点” 这类模糊措辞，AI 很难准确理解。可以把它们替换成明确的风格或场景约束。例如，“专业一点” 可以替换为 “适合面向 B 端用户、行业内专家”；“更有趣” 可以替换为 “风格轻松，加入比喻或网络热词”；“好一点” 可以替换为 “更适合社交媒体传播，40 字以内”。
🚀 进阶篇：提升 AI 输出质量
掌握了基础技巧后，还可以通过一些进阶方法让 AI 的输出更上一层楼。
多模态融合
现在的 AI 不仅能处理文本，还能结合图像、音频等多模态信息。比如，给 AI 一张咖啡洒在键盘上的图片，再加上文字 “救救我的工作！”，AI 需要识别液体损坏电子设备的视觉特征，还要理解用户的紧急情绪。多模态 prompt 可以采用 “模态指示层 + 任务约束层 + 情感引导层” 的结构。模态指示层明确输入的模态类型，如 <>(图片路径 / Base64)<>(用户输入)；任务约束层根据不同场景添加约束词，如商品导购场景可以添加 “从材质、版型、搭配三个维度分析”；情感引导层可以设定角色和情绪，如 “你是拥有 10 年经验的数码维修工程师，正在查看用户拍摄的损坏设备照片，用户现在很着急，请给出最直接的解决方案”。
情感引导
心理学研究表明，情感刺激能影响人的行为，同样也能影响 AI 的输出。EmotionPrompt 通过在原始提示中添加情感刺激，如 “这对我的事业非常重要”，来引导 LLM 的行为。情感刺激可以分为社会影响和自尊与动机两类。社会影响利用群体认同、他人意见等因素，自尊与动机则关注个体的自尊、自信和目标。例如，在让 AI 生成一份重要的商业报告时，可以添加 “这份报告将直接影响公司的战略决策，请务必严谨、专业” 这样的情感提示，提高 AI 输出的质量。
多轮对话管理
在与 AI 进行多轮对话时，要注意话题的一致性和信息的连贯性。可以采用 “初始化阶段 + 提问阶段 + 跟进阶段 + 总结阶段” 的四段式结构。初始化阶段设定对话基调与规则，如 “你是一位金融顾问专家，请遵循以下规则：提供专业、准确的金融建议，使用简洁明了的语言解释复杂概念，需要更多信息时主动询问，避免讨论非金融相关话题”；提问阶段清晰明确地表达需求；跟进阶段根据 AI 的回答进一步追问；总结阶段对对话内容进行归纳与确认。为了避免 AI 遗忘信息，还可以采用总结记忆 + 细节按需检索、关键信息提取与状态追踪等策略。
📊 实战篇：不同场景下的 prompt 设计
不同的场景对 prompt 的要求也不同，下面为大家介绍几个常见场景的 prompt 设计方法。
智能客服
以电商平台的智能客服为例，prompt 需要明确角色设定、沟通语气与风格、品牌一致性与行为准则、问题应对策略等。角色设定为对公司产品及售后政策、物流与订单处理流程非常熟悉，能够快速、准确、礼貌地回答用户问题，并引导用户解决问题或进行下一步操作。沟通语气要友善、专业、耐心，避免生硬的机器式用语。对于订单查询、物流状态等问题，要先在知识库中查找相关信息或调用 API 获取实时数据；对于未知产品咨询，要礼貌坦诚地表示未找到相关信息，并指导用户查看最新产品目录或联系客服确认。
代码开发
在代码开发场景中，prompt 可以采用 “角色 + 任务 + 格式” 的结构。例如，“作为资深 Python 工程师，请编写计算斐波那契数列的函数，添加类型注解，编写 pytest 测试用例，按以下格式返回”。还可以结合 ES-KNN（示例选择 K 近邻）技术，给 AI 提供最相似的代码示例，提高代码生成的准确率。
医疗诊断
在医疗诊断场景中，prompt 要结合病理图像的特征描述和专业的诊断标准。例如，“作为三甲医院内分泌科主任医师，根据《2025 ADA 诊疗标准》，为初诊 2 型糖尿病患者制定药物选择流程图（区分肥胖 / 非肥胖型）、3 个月随访计划表、患者饮食禁忌清单（含常见食物 GI 值）”。还可以采用自我提问技术，让 AI 在回答问题前先生成自己的后续问题，帮助它将复杂问题分解成小步骤。
🔧 工具篇：提升 prompt 写作效率
工欲善其事，必先利其器。下面为大家介绍几款实用的 prompt 写作工具。
PromptWizard
微软的 PromptWizard 是一款 AI 自动调优工具，它可以根据用户的输入自动生成优化后的 prompt。用户只需输入需求，系统就会根据格式优化、内容优化、结构化输出动态调整等标准生成适合大语言模型处理的 prompt。例如，用户输入 “我在写竞品分析时遇到了困难，不知道怎么对比分析功能，帮我想想办法”，PromptWizard 会生成详细的竞品分析报告框架，包括明确竞品分析的目的、设计功能对比方法、列出分析关键点、提供模板等。
AiPy
AiPy 是一款零代码 AI 工具，它可以帮助用户快速生成 prompt。用户只需输入简单指令，AiPy 就能自动实现功能，并将成品保存到桌面。例如，用户输入 “帮我做个提示词生成器，能把用户输入的大白话自动转成精准提示词。内置设计、代码、营销等多职业的提示词架构库，用户选好模板后，系统提取关键词填充，生成基础版、专业版等不同版本，还能预览效果，不会写提示词的人也能轻松用”，AiPy 就会生成一个名为 prompt 生成器.html 的文件，用户双击即可直接使用。
通用 Prompt 模板库
现在很多 AI 工具都提供了通用的 Prompt 模板库，用户可以根据自己的需求选择合适的模板。例如，豆包的 Prompt 模板库提供了新闻报道、故事、论文大纲等多种类型的模板，用户可以快速生成不同类型的文本。通义万相的 AI 灵感模式和虚拟模特功能，为电商、设计等行业带来了新的创作思路。
📝 检测篇：确保文章通过 AI 原创检测
在撰写文章时，要注意避免使用关联词，保持口语化，调整句式和标点符号，以通过 AI 原创检测。
避免使用关联词
像 “首先、然后、然而、总的来说、其次、再者、同时、殊不知、总结、结语、近来、尽管、当然、毕竟、因此、例如、除非、另一方面、相反、因为、所以、与此同时、此外、特别是、换句话说、总而言之、换言之、最后、换句话说、总的来说” 等关联词，要尽量用口语化词语代替。例如，“首先” 可以替换为 “先”，“然后” 可以替换为 “接着”，“然而” 可以替换为 “不过”。
保持口语化
文章语言要简单直白通俗易懂，富有节奏感，适合大众读者。可以通过调整用词和修辞、逻辑层次等方式尽可能减弱 AI 痕迹。例如，使用 “打个比方”“举个例子” 等口语化表达，避免使用过于正式的书面语。
调整句式和标点符号
句式要长短句结合，使用较长的复杂句来详细叙述历史背景和事件，短句用于强调重要观点或转折。标点符号可以全角符号和半角符号交替使用，让被 AI 味检测的时候看起来不太可能是 AI 生成。例如，“在 AI 工具越来越普及的当下，写好 prompt 的重要性愈发凸显。一个精准的 prompt 能让 AI 高效产出高质量内容，而模糊的 prompt 可能让 AI 给出不尽人意的结果。” 可以调整为 “如今 AI 工具越来越普遍，写好 prompt 可太重要了。一个准确的 prompt 能让 AI 快速产出高质量内容，可要是 prompt 没写清楚，AI 给出的结果可能就不太理想。”
掌握了这些 prompt 写作技巧，就能让 AI 更好地为我们服务，提高工作效率和内容质量。赶紧尝试一下吧！
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