大模型提示词如何编写
一、提示词的核心三要素
- 明确目标(What)
告诉 AI「你要它做什么」,越具体越好。
❌ 模糊:写一篇文章
✅ 清晰:写一篇 800 字的高考作文,主题 “坚持与创新”,结构分引言、三个论点(每个配历史案例)、结论,语言风格正式书面 - 提供上下文(Context)
补充必要背景信息:身份、场景、用途、已有内容等,避免 AI “脑补” 出错。
例:假设你是某中学语文老师,现在需要为高二学生设计一道议论文审题练习题。题目材料是:‘有人说,传统是凝固的历史;也有人说,传统是活着的文化。’要求:题目包含审题解析、立意方向、3 个论据示例 - 指定输出格式(How)
明确希望的呈现形式:段落 / 分点 / 表格 / 代码 / 诗歌等,甚至可以规定字数、风格(幽默 / 严谨 / 口语化)。
例:用表格对比 “李白” 和 “杜甫” 的诗歌风格,包含主题、语言特点、代表作 3 个维度
二、万能提示词结构模板
公式:「角色设定」+「具体任务」+「限制条件」+「示例参考」
角色设定(可选):指定 AI 扮演的身份(如面试官、医生、翻译官等),让其更贴合场景。
例:假设你是一名资深产品经理,现在需要为 “智能保温杯” 撰写一份用户需求分析报告
具体任务:拆解目标为可执行的动作(分析、创作、翻译、总结等)。
例:分析以下用户评论,总结 “某品牌洗衣机” 的 3 个优点和 2 个缺点,并给出改进建议
限制条件:包括字数、格式、风格、禁用内容等。
例:用 Python 写一段爬取网页数据的代码,要求使用 requests 和 BeautifulSoup 库,避免使用多线程,添加详细注释
示例参考(关键!):提供优质示例,让 AI 理解你的预期。
例:请模仿以下文案风格为新奶茶店写宣传语:
[示例]“茶香藏山海,一口越千年”(要求:结合自然意象,突出原料天然,句式对仗)
三、进阶技巧:让 AI 输出更精准 - 分步骤引导(拆解复杂任务)
把大任务拆成小步骤,避免 AI 一次性处理过多信息。
例:
第一步:列出 “大学生如何平衡学业与实习” 的 5 个常见问题;
第二步:针对每个问题提供 1 个具体解决方案;
第三步:将答案整理成图文结合的 PPT 大纲 - 使用 “负面提示” 排除干扰
明确告诉 AI “不要做什么”,避免无关内容。
例:写一篇宠物猫饲养指南,不要包含医疗急救知识,重点放在饮食、日常护理和互动技巧 - 调整 “温度” 参数(如果工具支持)
部分 AI(如 ChatGPT)可通过 “temperature” 控制输出随机性:
低温(0.1-0.3):输出更准确、结构化,适合专业内容;
高温(0.7-1.0):输出更创意、灵活,适合脑洞类任务。 - 善用 “system prompt” 设定全局角色
在支持的平台(如 ChatGPT 的 API、豆包的高级模式)中,先用 system prompt 定义 AI 的长期身份和原则。
例:
[system prompt] 你是一个严格遵守学术规范的文献综述助手,所有引用必须标注 APA 格式,避免主观评价,只陈述研究事实
[user prompt] 请综述近 5 年 “社交媒体对青少年心理健康” 的研究 *
四、避坑指南:常见错误提示词
错误类型 反面案例 修正建议
模糊笼统 写一个故事 设定世界观(科幻 / 古风)、主角身份、核心冲突(如:写一个未来世界中,AI 工程师与反叛机器人的短篇故事,突出人机情感矛盾)
信息缺失 分析这个数据 补充数据内容或来源(如:分析以下用户评分数据 [1-5 分]:[4.5, 3.2, 4.8, 2.9],总结用户满意度趋势)
逻辑矛盾 用 Python 写代码,不要用任何 Python 库 明确需求(如:用纯 Python 原生语法实现快速排序算法,不调用内置排序函数)
过度复杂 写 10 篇不同风格的营销文案,每篇配 3 个配图建议 拆分任务(先写 5 篇,确认后再补另外 5 篇)
五、实战练习:从模仿开始
参考优质 prompt 库:
访问 Prompt Database(如 OpenAI 的官方示例、Awesome-Prompt-Engineering),学习高手如何写提示词。
对比实验:
对同一个任务写 2 版提示词(模糊 vs 具体),观察 AI 输出差异,总结优化点。
记录 “prompt 日志”:
每次使用 AI 时记录成功 / 失败的提示词,积累专属模板(如写简历、做 PPT、改论文等场景的常用句式)。
六、总结:好 prompt 的终极原则
“把 AI 当一个能力很强但有点‘笨’的助手 —— 你说清楚做什么、怎么做、做到什么程度,它就能高效完成。”
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