要让 AI 产出有创造力、高原创性的内容，关键不在 AI 本身，而在你给它的 “指令”—— 也就是 prompt。很多人觉得 AI 写东西千篇一律，其实是没掌握提示词的设计技巧。下面这些方法，都是经过大量实践验证的 prompt 工程技巧，照着做，你会发现 AI 的潜力远超想象。
理解 AI 的 “思考” 逻辑，是写好 prompt 的前提 🧠
AI 处理信息的方式和人类完全不同。它没有真正的 “创造力”，本质上是在海量数据中寻找关联规律，再用这些规律生成内容。你给的 prompt，就是引导它筛选数据、组合规律的 “导航图”。
比如你让 AI “写一篇关于爱情的散文”，它大概率会堆砌玫瑰、月光、牵手这些常见意象。因为这些元素在训练数据里关联度最高，AI 会优先调用。但如果你告诉它 “用程序员的视角写爱情，要包含代码注释、bug 修复这些概念”，它就会去挖掘小众数据关联，产出的内容自然更独特。
还要知道 AI 的 “遗忘曲线”。它处理长 prompt 时，前面的信息容易被后面的覆盖。所以核心要求要放在 prompt 中部或尾部，前面可以铺垫背景，但别太啰嗦。比如先简单说 “你现在是一位民国时期的小报记者”，接着立刻跟上 “要写一篇揭露戏班内幕的报道，风格要像老北京天桥说书人，带点油滑又藏着锋芒”，这样重点才不会被忽略。
给 AI 设定明确的创作目标，避免模糊指令 🎯
模糊的 prompt 只会得到模糊的结果。“写一篇有创意的职场文章” 这种指令，AI 根本不知道往哪个方向发力。你得把目标拆成具体维度：主题范围、受众特征、表达风格、核心观点，甚至可以指定结构框架。
主题范围要窄而深，不要宽而浅。与其说 “写关于旅行的内容”，不如说 “写在西藏海拔 5000 米的露营地，如何用手机拍出银河的 3 个实用技巧，要包含天气预判和参数设置”。范围越具体，AI 越能聚焦细分数据，减少和他人重复的概率。
受众特征决定 AI 的表达视角。同样是讲理财，对刚毕业的大学生和退休老人，AI 的用词、案例、侧重点完全不同。你可以在 prompt 里写 “读者是每天挤地铁的 996 上班族，他们想知道如何用碎片时间搞副业，别用专业术语，要像同事聊天一样接地气”，这样 AI 会自动匹配对应的语言风格和案例库。
风格设定要结合具体场景。“幽默风格” 太笼统，不如说 “模仿脱口秀演员李诞的吐槽风格，用自嘲的方式讲加班的无奈，每段结尾要有一个反转梗”。给 AI 一个具体的 “参照物”，它能更快找到创作调性。
在 prompt 里注入 “个性基因”，打破千篇一律 🧬
AI 最擅长的是模仿，但原创性需要 “个性基因” 的驱动。你可以在 prompt 里加入独特的个人经历、小众知识、甚至是矛盾的要求，让 AI 的输出带上 “专属印记”。
加入个人化元素是个好办法。比如你想写一篇关于咖啡的文章，别只说 “介绍咖啡种类”，可以说 “我爷爷以前是东南亚的咖啡农，他总说‘好咖啡要像倔脾气的姑娘，得慢慢哄’。请用这句话开头，结合我爷爷种咖啡时跟台风抢收成的经历，讲讲不同产地咖啡的性格”。AI 会把你的个人故事和咖啡知识融合，产出的内容别人很难复制。
引入小众领域知识能提升独特性。比如写一篇关于时间管理的文章，你可以说 “用围棋术语讲时间管理，把每天的任务比作棋子，早中晚的时间看作不同棋路，要提到‘打劫’‘弃子’这些概念的对应关系”。跨领域的知识关联，AI 平时很少用到，自然会产出新鲜感。
还可以故意设置矛盾点。比如 “写一篇鼓励大家坚持梦想的文章，但要用悲观的语气，先把所有可能失败的理由列出来，最后再让读者觉得‘就算这样也想试试’”。这种矛盾会迫使 AI 跳出常规逻辑，寻找更复杂的表达结构。
构建 “挑战式” 场景，倒逼 AI 跳出舒适区 🚀
AI 和人一样，在舒适区里只会重复过去。你得给它设置 “踮踮脚才能够到” 的挑战，比如限定创作形式、增加约束条件、提出创新要求，让它不得不调动更多数据资源，尝试新的组合方式。
限定创作形式就是个好挑战。比如 “用产品说明书的格式写一首关于孤独的诗，要包含‘产品名称’‘规格参数’‘使用禁忌’这些板块，语言要保持说明书的严谨感”。这种非常规的形式，AI 需要重新构建内容逻辑，原创性会大大提高。
增加约束条件能激发巧思。比如 “写一篇介绍故宫的短文，要求每句话都不能超过 5 个字，还要包含‘红墙’‘角楼’‘御猫’三个词”。字数限制会迫使 AI 筛选最核心的信息，用极简的语言表达，反而会产生意想不到的诗意。
提出创新要求时，要具体到 “怎么做”。别说 “写得有创意点”，要说 “把故宫的历史事件写成现代职场故事，康熙擒鳌拜对应部门经理夺权，乾隆下江南比作老板考察分公司，要写出办公室政治的微妙感”。明确的创新方向，AI 才能有的放矢。
动态优化 prompt，让 AI 跟着你的思路进化 🔄
好 prompt 不是一次写成的，要根据 AI 的输出不断调整。就像教学生，第一次没听懂，你得换种说法再讲一遍，直到它 get 到你的点。
拿到 AI 的初稿后，先找 “平庸点”。如果内容太普通，就针对性补充细节。比如 AI 写 “秋天的公园很美”，你可以回怼 “具体到下午 3 点的阳光角度，长椅上老人的拐杖反光，卖糖炒栗子的推车冒出的白气和树叶的味道混合在一起，再写一次”。越具体的细节要求，AI 越难套模板。
如果 AI 跑偏了方向，就用 “否定 + 引导” 的方式修正。比如你要写 “科技感的田园生活”，AI 却写了一堆传统农耕场景，你可以说 “不要提牛耕、手播这些传统方式，要写无人机播种、传感器监测土壤、AI 预测收成，把这些科技元素和稻田、麦浪结合起来”。明确告诉它不能写什么，比只说要写什么更有效。
还可以建立 “prompt 档案”。把每次效果好的 prompt 结构记下来，比如 “身份设定 + 独特视角 + 具体场景 + 创新要求” 的组合，下次换主题时直接套用框架，再替换内容细节。这样既能保证效率，又能保持原创性的稳定输出。
用 “人类化” 表达沟通，减少 AI 的 “机器感” 🗣️
AI 对人类的口语化表达其实很敏感。你用太书面、太生硬的指令，它的输出也会跟着僵硬。试着用和人聊天的语气写 prompt，加入一些自然的停顿、口语化的词汇，甚至是一些 “废话”，反而能让 AI 的输出更流畅、更有温度。
比如不说 “请创作一篇关于深夜食堂的记叙文”，而说 “想写写深夜食堂的故事，就那种凌晨两点，老板擦着桌子，进来一个穿雨衣的客人，身上带着雨味，点了一碗汤面。你就从这个画面开始，随便聊聊，不用太刻意，像平时聊天一样就行”。这种松弛的指令，AI 会更放松，更容易产出有生活气息的内容。
还可以加入一些 “个人化评价”。比如 “上次你写的那个咖啡馆故事，我觉得结尾太突然了，这次写书店的故事，结尾能不能留个小钩子，比如客人落下了一本书，书里夹着一张没写完的纸条”。这种带着反馈的沟通，AI 会更清楚你的偏好，输出也会更贴合你的预期。
写 prompt 的核心，不是 “控制” AI，而是 “引导” 它。你要做的是给它一个独特的视角、一个具体的场景、一个明确的挑战，让它在你的框架里，调动所有数据资源，创造出连你自己都没想到的内容。记住，AI 的创造力，其实是你 prompt 设计能力的镜子。你越会提问，它就越会回答。
【该文章由diwuai.com
第五 ai 创作，第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库🔗立即免费注册 开始体验工具箱 - 朱雀 AI 味降低到 0%- 降 AI 去 AI 味】
