要让 AI 写出真正有价值的深度原创文章,光扔个主题过去可不行。现在的大模型虽然聪明,但你不把问题嚼碎了喂给它,它写出来的东西要么浮于表面,要么跑偏到姥姥家。这几年用 AI 写过几百篇各种类型的文章,摸出些门道,今天就掰开揉碎了讲讲,怎么通过提问让 AI 产出真正拿得出手的内容。
🎯 精准锁定写作目标 —— 让 AI 不跑偏
很多人用 AI 写作最头疼的就是 “答非所问”。你想让它写篇分析某款新能源汽车续航能力的技术文,它可能给你整出一篇介绍新能源汽车发展历史的科普文。问题出在哪?就出在提问时没把目标锁死。
写作目标必须具体到不能再具体。比如你想写一篇关于 “短视频运营技巧” 的文章,不能只说 “写一篇短视频运营技巧的文章”。得细化成 “针对美妆类账号,写一篇 3 个实操性强的短视频拍摄构图技巧,每个技巧要包含适用场景和避坑点”。这样 AI 才知道该往哪个方向发力,不会东一榔头西一棒子。
还要明确文章的受众是谁。同样是讲 “理财知识”,给刚毕业的大学生看和给退休老人看,写法能一样吗?给大学生可以多讲基金、股票这些高风险高收益的产品,语言活泼点;给退休老人就得侧重稳健型理财,用词得通俗易懂,少整专业术语。所以提问时一定要加上 “本文面向 XX 人群”,AI 才能调整内容的深浅和风格。
另外,得告诉 AI 你希望文章达到什么效果。是想让读者看完就能动手操作,还是让他们对某个观点产生认同?比如 “写一篇关于家庭收纳的文章,让读者看完能立刻整理出一个整洁的衣柜”,这样的目标就很明确,AI 会更注重实用性内容的输出。
📝 提供充足背景信息 —— 给 AI 找灵感
AI 不是神仙,它的知识储备虽然庞大,但对具体领域的最新动态、小众案例可能了解不深。这时候你就得给它喂料,把相关的背景信息砸过去,它才能写出有血有肉的内容。
比如你想让 AI 写一篇关于 “某城市夜市经济发展” 的分析文章,光说主题不够。你得提供这个城市夜市的分布情况、客流量数据、主要经营品类、政府相关扶持政策,甚至可以提一些典型的夜市摊主案例。这些信息越详细,AI 写出的文章就越有针对性,不会泛泛而谈。
行业数据是个好东西,一定要多给。写市场分析类文章时,把近三年的行业增长率、竞争对手的市场份额、用户画像数据甩给 AI,它就能基于这些数据得出更靠谱的结论。比如 “根据 XX 报告,2024 年国内咖啡市场增长率为 15%,其中连锁品牌占比 60%,请基于这些数据分析小众咖啡品牌的生存机会”。
用户反馈也不能少。写产品测评类文章时,把收集到的用户评价、投诉内容提供给 AI,它能从中提炼出产品的优缺点,让测评更客观。比如 “某款扫地机器人的用户反馈中,30% 提到噪音大,20% 说清洁死角多,请结合这些反馈写一篇测评”。
🎭 设定合适角色与风格 —— 让 AI 入戏
AI 就像个演员,你给它设定什么角色,它就能演出什么味道。想让文章有深度,就得给 AI 安排个专业的 “身份”,再定个合适的文风。
让 AI 扮演行业专家是个不错的选择。写科技类文章,让它当 “从事人工智能研究 10 年的工程师”;写教育类文章,让它做 “有 20 年教学经验的高中老师”。这样它输出的内容会更专业,分析问题的角度也更独到。比如 “假设你是一位资深的互联网产品经理,分析某社交 APP 的功能迭代逻辑”。
风格这块得根据文章类型来定。写干货教程,风格要简洁明了,一步一步说清楚;写情感散文,就得温柔细腻,多用点描写性的语言;写评论性文章,就得犀利尖锐,观点明确。提问时可以直接说 “用幽默调侃的风格写一篇吐槽职场内卷的文章”“以严肃客观的风格分析某政策的影响”。
还可以让 AI 模仿特定的写作风格。比如 “模仿 XX 公众号的风格,写一篇关于职场沟通技巧的文章,要求语言接地气,多用网络热词”。不过得注意,模仿归模仿,不能侵权,主要是借鉴那种行文的感觉。
🔍 明确输出格式要求 —— 让 AI 按规矩来
有时候 AI 写的内容逻辑混乱,不是它没水平,而是你没告诉它该怎么组织内容。明确输出格式,能让文章结构更清晰,读者看着也舒服。
段落结构得说清楚。是总分总,还是分点论述?写教程类文章,用 “步骤 1、步骤 2、步骤 3” 的格式就很清晰;写观点类文章,用 “观点 + 论据 + 案例” 的结构更有说服力。提问时可以说 “文章分三个部分,第一部分讲原因,第二部分说影响,第三部分给建议,每个部分用三个小点阐述”。
开头和结尾也得有要求。开头是想开门见山直接点题,还是用个小故事引人入胜?结尾是要总结全文,还是发出呼吁?比如 “开头用一个因不会理财而陷入困境的小故事引入,结尾呼吁大家重视理财规划”。
关键词也得提前说。SEO 文章尤其需要,告诉 AI 哪些关键词要自然地融入文中,大概出现几次。比如 “文章中要包含‘智能家居’‘远程控制’‘节能省电’这三个关键词,每个关键词出现 2-3 次,不能生硬堆砌”。
💡 巧用追问与引导 —— 让 AI 写得更深
AI 第一次给出的答案往往只是个初稿,想让它更深入,就得学会追问。发现哪里写得浅了、漏了,直接指出来,让它补充完善。
当 AI 对某个观点的论述不够充分时,就追问 “你刚才提到 XX 观点,能再举一个实际案例来支撑吗?”“这个说法有点笼统,能不能具体解释一下?” 比如 AI 写 “某品牌营销策略很成功”,你就追问 “具体哪些营销策略起到了作用?有什么数据能证明?”
如果觉得 AI 的分析不够全面,就引导它换个角度。“除了从用户角度,还能从企业角度分析一下吗?”“你只说了好处,它的潜在风险有哪些?” 这样能让文章的视角更开阔,内容更立体。
遇到 AI 写得模棱两可的地方,就得逼它明确表态。“对于这个问题,你更倾向于哪种解决方案?为什么?” 写评论性文章时,这种追问能让 AI 的观点更鲜明,不会左右摇摆。
举个完整的例子吧。比如想让 AI 写一篇关于 “年轻人为什么越来越喜欢露营” 的深度分析。正确的提问应该是这样:“假设你是一位社会学家,针对 25-35 岁的城市年轻人,写一篇分析他们喜欢露营原因的文章。要求提供 2023-2024 年的露营市场数据(如参与人数增长率、露营装备销售额等),结合 3 个不同职业的年轻人案例,从逃离城市压力、社交需求、亲近自然三个方面分析,用通俗易懂的风格,分点论述,开头用一个露营场景的描写引入,文中要包含‘精致露营’‘轻量化装备’这两个关键词。” 你看,这样的提问,AI 想写不好都难。
说到底,Prompt 工程就是和 AI “聊天” 的艺术。你问得越清楚、越细致,AI 给你的回应就越精彩。别指望一口吃成个胖子,多练几次,慢慢就能掌握其中的窍门。刚开始可能觉得麻烦,但当你看到 AI 写出的文章让你眼前一亮时,就知道这功夫没白费。
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