?️ 搭建 AI 提示语的基础认知框架
刚接触 AI 提示语的朋友常有一种错觉，觉得只要把需求丢给模型就能得到理想结果。其实就像学开车要先懂仪表盘，写提示语前得先建立三个基础认知坐标。
第一个坐标是目标定义的清晰度。举个例子，同样是写营销文案，“写一段口红推广语” 和 “为 25-35 岁职场女性写一款玫瑰色哑光口红的朋友圈文案，要求突出加班后显气色和不拔干的特点，风格活泼带 emoji”，前者像在迷雾里开车，后者则是开着导航走高速。建议新手养成 “目标拆解清单” 习惯，把需求拆成受众画像、应用场景、内容形式、核心卖点四个维度。
第二个坐标是角色设定的代入感。模型就像个多才多艺的演员，你得告诉它今天演什么角色。比如让它扮演 “复古书店老板” 和 “科技博主”，输出的文案风格会天差地别。这里有个小技巧：在提示语开头加上 “请以 [角色身份] 的视角”，能让模型更快进入状态，比如 “请以一位从业十年的咖啡师身份，给新手分享手冲咖啡的水温控制技巧”。
第三个坐标是结果要求的具体化。很多人抱怨模型输出 “太笼统”，问题往往出在结果要求模糊。正确的做法是把抽象需求转化为可衡量的指标，比如 “写一篇产品评测” 可以细化为 “包含 3 个使用场景、2 个对比竞品、1 个优缺点总结的 800 字评测文章，语言风格偏轻松口语化”。
? 掌握提示语的三大核心要素
当我们搭建好基础框架，就需要聚焦提示语的核心构成要素，这就像厨师做菜要掌握火候、调料、食材搭配一样，提示语的效果也取决于三个关键要素的组合。
? 关键词的精准度把控
很多人以为关键词越多越好，其实不然。比如想让模型生成一篇关于 “办公室绿植养护” 的文章，“办公室 绿植 养护 技巧 新手 常见问题” 这样的关键词组合就很合理，既覆盖了核心主题，又不会让模型抓不住重点。这里有个筛选原则：保留能直接定义内容边界的 “定位关键词”，比如 “新手” 限定了受众群体；去掉宽泛的 “通用关键词”，像 “方法”“知识” 这类词就可以不用。
另外，关键词的顺序也很重要。模型会优先处理前面的关键词，所以要把最重要的信息放在前面。比如 “给 30 岁女性推荐抗衰老护肤品，预算 500 元以内，适合混合性皮肤”，这样的顺序就比 “推荐护肤品，适合混合性皮肤，30 岁女性，预算 500 元以内” 更清晰。
? 逻辑层次感的构建
一个好的提示语就像一篇结构清晰的文章，要有开头、中间和结尾。在提示语中，我们可以通过分点论述来构建逻辑层次。比如让模型分析 “短视频平台为什么受欢迎”，可以这样写：“请分析短视频平台受欢迎的原因，从用户需求、技术发展、社会环境三个方面展开，每个方面列举 2-3 个具体因素。”
分点时要注意使用简洁明了的引导词，比如 “从... 方面来看”“具体来说” 等，让模型更容易理解我们的逻辑结构。同时，每个点之间要有一定的关联性，不能想到哪里写到哪里。比如在分析用户需求时，可以先讲碎片化时间的利用，再讲社交分享的需求，这样符合用户的思维习惯。
? 场景具体化的描述
模型对具体场景的理解能力更强，所以在提示语中要尽量描述清楚使用场景。比如 “写一封商务合作邮件” 和 “写一封给科技公司 CEO 的商务合作邮件，介绍我们的 AI 数据分析工具，希望能预约 30 分钟的沟通时间”，后者因为明确了场景和对象，模型输出的内容会更符合要求。
描述场景时可以加入一些细节，比如时间、地点、人物身份等。比如 “假设你是一位早上通勤的上班族，在地铁上用手机阅读一篇关于健康饮食的文章，写一段你对这篇文章的读后感”，这样的场景描述能让模型更好地代入，输出更真实的内容。
? 进阶策略：让提示语更上一层楼
当我们熟练掌握了基础框架和核心要素，就可以尝试一些进阶策略，让提示语的效果事半功倍，就像游戏玩家从新手村毕业，开始挑战更高级的副本。
?️ 多轮对话的引导技巧
很多人不知道，和模型的对话其实是可以 “打配合” 的。比如第一次让模型 “写一篇旅游攻略”，得到的内容可能比较宽泛，这时候可以接着说：“刚才的攻略不错，能不能详细介绍一下当地的特色美食，包括推荐的餐馆和招牌菜？” 这样通过多轮对话，逐步细化需求，就能得到更精准的内容。
在多轮对话中，要注意保持上下文的连贯性。可以直接引用上一轮的内容，比如 “接着刚才的美食部分，再介绍一下这些餐馆的人均消费和用餐环境”，让模型清楚我们的需求是在之前的基础上进一步拓展。
❤️ 情感化表达的融入
现在的模型已经越来越 “懂人心”，加入情感化表达能让输出内容更有温度。比如同样是写安慰朋友的话，“别难过了，一切都会好起来的” 和 “我知道你现在心里肯定特别难受，就像天突然阴了下来，但你要相信，阳光总会穿透云层的，我会一直陪着你”，后者显然更能打动人心。
在提示语中，我们可以明确要求模型加入情感元素，比如 “用温暖、鼓励的语气给备考的学生写一段加油的话”“以感同身受的口吻安慰失业的朋友”。同时，还可以描述具体的情感场景，让模型更好地把握情感的度。
? 跨领域迁移的应用
AI 提示语的技巧其实是可以跨领域应用的。比如写营销文案时用到的 “突出核心卖点、针对目标受众” 的技巧，同样可以用在写简历、申请学校等场景。比如写简历时，可以把自己的经历当作 “产品”，把求职岗位当作 “目标受众”，用提示语的思路来突出自己的优势。
再比如，学习了写故事的提示语技巧后，我们可以把它应用到写朋友圈文案、短视频脚本等场景。只要我们善于发现不同领域之间的共性，就能把提示语的技巧灵活运用到各种场景中。
? 常见问题解决指南
在学习 AI 提示语的过程中，难免会遇到一些问题，下面就来看看常见问题的解决办法。
⚠️ 输出内容不符合预期
如果模型输出的内容不符合预期，首先要检查提示语是否清晰明确。是不是目标定义不够清楚？角色设定有没有问题？结果要求是不是太模糊？比如你让模型写 “一篇有趣的文章”，它可能不知道 “有趣” 具体指什么，这时候就要细化需求，比如 “写一篇关于宠物搞笑日常的有趣文章，包含 3 个具体的搞笑场景”。
如果提示语没问题，还是得不到满意的结果，可以尝试调整关键词、改变逻辑结构或者增加场景描述。有时候，换一种表达方式，模型就能更好地理解我们的需求。
? 内容过于冗长或简略
内容过于冗长，可能是因为我们在提示语中没有明确内容的篇幅和重点。比如让模型 “介绍一下人工智能”，它可能会从起源讲到现在，内容很长。这时候我们可以说 “用 500 字左右简要介绍人工智能的核心概念和主要应用领域”。
内容过于简略，可能是我们的结果要求不够具体。比如 “说一下学习英语的方法”，模型可能只会简单列几点。我们可以细化为 “详细介绍三种适合上班族的学习英语的方法，包括每天的学习时间安排和具体的学习步骤”。
? 遇到模型 “卡壳”
有时候模型会出现 “卡壳” 的情况，比如输出内容中断或者重复。这时候可以尝试给模型一些提示，比如 “继续往下说”“详细解释一下这个观点”。如果还是不行，可以重新调整提示语，换一种表达方式，或者分步骤引导模型，先让它回答一些简单的问题，再逐步深入。
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