关于 prompt 工程，多数人都在犯的基础错误 🚨
现在用 AI 写东西的人越来越多，但很多人写出来的内容总给人似曾相识的感觉，问题往往出在 prompt 上。最常见的错误就是把 prompt 写得太笼统，比如 “写一篇关于健身的文章”，这样的指令让 AI 根本不知道该往哪个方向发力，最后只能给出一堆泛泛而谈的内容，自然谈不上原创性。
还有人喜欢在 prompt 里堆砌太多无关信息，看似给了 AI 很多参考，实际上会让 AI 抓不住重点。比如想让 AI 写一篇关于 “新手如何开始跑步” 的内容，却在 prompt 里加入了大量马拉松训练的专业知识，结果 AI 生成的内容既不像给新手看的，又不够专业，变成了四不像。
另外，忽略对风格和视角的限定也是个大问题。同样一个主题，用科普的语气写和用个人经验分享的语气写，效果天差地别。如果不在 prompt 里说清楚，AI 默认的中立客观风格很容易让内容显得千篇一律，缺乏独特性。
很多人写完 prompt 就直接让 AI 生成内容，从来不做调整。其实 AI 第一次给出的结果往往只是个基础版本，需要根据这个版本再优化 prompt，比如 “刚才的内容太理论化了，能不能加入一些日常生活中的例子”，这样一步步引导，才能让内容越来越贴近自己想要的原创效果。
高质量 prompt 的核心要素是什么？ 🧐
明确的目标导向是高质量 prompt 的第一个要素。你得让 AI 清楚知道这篇内容是给谁看的，要达到什么目的。比如 “给刚生完孩子的妈妈写一篇关于产后恢复的文章，帮助她们了解如何在照顾宝宝的同时安排锻炼时间”，这样的 prompt 有具体的受众和目标，AI 生成的内容会更有针对性。
细节描述能极大提升内容的原创性。比如想写一篇关于旅行的文章，不要只说 “写一篇去云南旅行的攻略”，可以改成 “写一篇适合情侣的云南一周旅行攻略，要包含大理的日出观赏点、丽江的小众咖啡馆，以及如何避开人群拍照，预算控制在 5000 元以内”。这些细节会让 AI 的创作有更多具体的落脚点，避免内容空洞。
设定独特的视角很关键。同样是写职场话题，从 “95 后职场新人” 的视角写和从 “HR 经理” 的视角写，内容会完全不同。在 prompt 里加入 “以一个工作三年的新媒体运营的视角”“用吐槽的语气” 这样的设定，能让 AI 生成的内容带上鲜明的个人特色，原创性自然就上来了。
给出参考框架但保留创作空间也很重要。可以在 prompt 里说 “文章分为三个部分，第一部分讲原因，第二部分讲解决办法，第三部分讲注意事项，但每个部分的具体案例和论据由你自由发挥”，这样既保证了内容的结构清晰，又不会限制 AI 的原创思考。
如何用细节描述激活 AI 的原创思考？ 📝
把抽象的主题拆分成具体的场景，AI 的原创能力会被大大激活。比如写关于 “时间管理” 的内容，不要笼统地说 “讲讲时间管理的方法”，可以换成 “描述一个上班族早上 7 点到 9 点的时间安排，如何在送孩子上学、自己通勤和吃早餐之间找到平衡，给出具体的时间分配和小技巧”。具体的场景能让 AI 产生更多独特的思考。
加入 “反常识” 的要求能避免内容落入俗套。很多 AI 内容缺乏原创性，是因为总是在重复大家都知道的信息。在 prompt 里加入 “不要提番茄工作法、四象限法则这些常见方法，分享三个很少被提到但很有效的时间管理技巧”，这样的要求会迫使 AI 去挖掘不那么大众化的内容，原创性自然就高了。
限定内容的 “受众特征” 能让 AI 的创作更有针对性。比如写关于 “理财” 的内容，针对 “刚毕业的大学生” 和 “有 10 年工作经验的中年人”，AI 需要考虑的重点完全不同。在 prompt 里详细描述受众的情况，比如 “月薪 5000，在一线城市租房，有 3000 元每月可支配收入的刚毕业大学生，如何存钱和理财”，AI 会根据这些细节生成更独特的内容。
用 “对比” 和 “举例” 的方式让 prompt 更具体。比如想让 AI 写一篇关于 “选择笔记本电脑” 的文章，可以在 prompt 里说 “对比 1 万元预算下，适合设计师和适合程序员的笔记本电脑有什么不同，各举两个具体型号，说明推荐理由”。这样的细节会让 AI 的创作有明确的方向，避免泛泛而谈，内容也会更有原创价值。
不同 AI 模型需要不同的 prompt 策略吗？ 🤖
不同的 AI 模型确实有不同的 “脾气”，需要针对性地调整 prompt 策略。比如 GPT 系列模型对长 prompt 的处理能力较强，可以在 prompt 里加入更多背景信息和细节描述；而一些轻量级的 AI 模型，比如豆包、文心一言的基础版，prompt 则需要更简洁明了，突出核心要求，否则容易让模型抓不住重点。
对于擅长逻辑推理的模型，比如 Claude，在 prompt 里可以加入更复杂的逻辑关系要求。比如 “先分析为什么年轻人喜欢熬夜，再从生理、心理、社会三个层面提出解决方案，注意每个解决方案要对应前面分析的原因”，这样的逻辑链条要求能让这类模型发挥优势，生成结构严谨的原创内容。
而对于更擅长生成生活化内容的模型，比如一些专注于小红书风格的 AI 工具，prompt 则需要更强调 “场景感” 和 “情绪价值”。可以说 “写一篇关于周末在家做美甲的分享，要有步骤拆解，还要有自己做的时候遇到的小麻烦和解决办法，语气像和闺蜜聊天一样”，这样的 prompt 更符合这类模型的特点，能生成更接地气的原创内容。
另外，一些垂直领域的 AI 模型，比如专门写法律文书或医学科普的，在 prompt 里需要加入更多专业术语和领域知识。比如给医学科普 AI 写 prompt 时，说 “用通俗的语言解释高血压患者为什么要低盐饮食，结合钠元素在体内的代谢过程，避免使用过于专业的术语，但要保证内容的准确性”，这样的要求能让垂直模型在专业和通俗之间找到平衡，生成有价值的原创内容。
测试与迭代：让你的 prompt 越来越精准 🔄
写完一个 prompt 后，不要急着用它生成最终内容，先做小范围测试很有必要。可以先用这个 prompt 让 AI 生成一段简短的内容，看看是否符合预期。如果发现内容偏离了方向，比如想写一篇轻松幽默的美食文章，结果 AI 写得太严肃，就可以在 prompt 里加入 “用开玩笑的语气，多加点网络流行语” 这样的调整。
记录每次 prompt 的效果，建立自己的 “prompt 库” 能大大提高效率。把每次生成内容时用的 prompt 和最终效果都记下来，注明哪些地方做得好，哪些地方需要改进。下次遇到类似主题时，就可以直接参考之前的成功案例，在此基础上优化，而不是每次都从零开始。
根据 AI 的反馈调整 prompt 是个很实用的技巧。有时候 AI 生成的内容会出现一些意想不到的亮点，这时候可以顺着这个亮点优化 prompt。比如本来想让 AI 写一篇关于 “养猫注意事项” 的文章，结果 AI 在内容里提到了 “如何让猫和家里的植物和平共处”，这个点很新颖，下次就可以专门针对这个点写一个更详细的 prompt。
定期更新自己的 prompt 模板也很重要。AI 模型在不断进化，用户的需求也在变化，去年好用的 prompt 今年可能就不那么有效了。可以每隔一段时间，把自己常用的 prompt 拿出来重新测试，根据新的生成效果进行调整，加入一些新的元素，比如最近流行的表达方式、热门话题等，让 prompt 始终保持活力。
避开这些 prompt 陷阱，原创性立刻提升 ⚠️
不要让 AI “自由发挥” 的空间过大，这是很多人容易掉进去的陷阱。虽然给 AI 一定的创作空间很重要，但如果完全不设限制，比如 “随便写点关于夏天的东西”，AI 很可能会选择最安全、最常见的内容，导致原创性低下。正确的做法是在 prompt 里设定清晰的边界，比如 “写夏天的三个冷门习俗，每个习俗讲一个小故事”，既给了创作空间，又避免了内容平庸。
避免在 prompt 里使用过于模糊的词语，比如 “有趣的”“有用的”“好的”。这些词语对 AI 来说没有明确的标准，不同的 AI 可能会有不同的理解。应该把这些模糊的要求具体化，比如把 “写一篇有趣的职场文章” 改成 “写三个职场上的尴尬瞬间，用自嘲的语气讲出来，最后说说怎么化解”，这样 AI 才知道什么样的内容符合你的 “有趣” 标准。
不要在短时间内用几乎相同的 prompt 多次生成内容，这会导致 AI 产生 “思维定式”。很多人发现第一次生成的内容还不错，就想再生成一篇类似的，结果内容越来越雷同。这时候应该对 prompt 做明显的调整，比如换一个视角、增加新的要求、改变内容结构等，让 AI 每次都能进入新的思考模式。
不要忽略 AI 生成内容中的 “异常点”，这些地方往往是提升原创性的关键。有时候 AI 会生成一些看起来不太符合逻辑或者不太常见的内容，很多人会直接忽略这些部分，其实这些 “异常点” 可能正是 AI 独特思考的结果。可以针对这些点调整 prompt，比如 “刚才提到的 XX 观点很有意思，能不能再深入讲讲，举两个实际例子”，说不定能挖掘出非常有原创性的内容。
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