前言1.本文章内容仅为个人观点结合了本人使用AI提示词的一些实际感受和看法写的不好的地方大家见谅哈实属水平有限本人也还在学习道路中前行。各位可以在评论区表达自己看法并指出错误谢谢2.提示词Prompt是你与 AI 模型沟通的“接口”。无论是 deepseek、chatgpt、kimi 等大语言模型还是 Midjourney、Stable Diffusion 等图像模型提示词的质量往往直接决定输出结果的质量。那么提示词到底是什么该怎么使用提示词呢本文接下来将对提示词进行详细讲解。文章内容介绍本文总共分成三个部分循序渐进尽量让没基础的人也能看懂同时也给有开发经验的人留一点进阶内容。第一部分认知层先把最底层的逻辑搞清楚AI 到底是怎么“想”的它为什么不是真的在思考提示词又是怎么影响它的输出的这部分是所有技巧能生效的前提。第二部分提示词的六种类型我会把自己日常总结出来的六种提示词类型拆开讲分别是直白提问型、角色代入型、约束指令型、给样参考型、分步任务型、复合进阶型。每一种都会讲清楚是什么、什么时候用、有什么优缺点、怎么改进。其中复合进阶型是最常用也最重要的因为它本质上就是把前五种组合起来用。第三部分进阶从“会写提示词”到“稳定用好提示词”中间还差几步。这部分会讲怎么像改代码一样调试提示词、怎么把提示词模板化、怎么让 AI 自己审自己以及怎么建立自己的提示词库。第四部分模板这一部分主要给大家提供一个通用模板这个模板大家可以拿去使用和改进。第一部分认知层1.理解“AI”的思维方式首先在学习提示词之前我们肯定要先理解 AI 的思维方式。在我们看来我们向 AI 提问然后 AI 经过思考再回答我们的问题但是实际上并不是这样AI 没有意识、没有主观理解、没有主动的思考意图也不存在真正的 “想法”。那么有些人就不理解了既然 AI 不会思考那么它是怎么回答我们的问题的呢AI 实际上是一台概率补全机器靠预测下一个语言片段生成回答。它在海量人类文本里拟合了全套语言统计规律把你的提问当成一段待续写的文本开头逐个算出最通顺、最贴合语境的接续内容一步步拼接成完整回复。它没有真正的理解只是复刻了人类思考的表达形式才让我们产生了 “它在思考” 的错觉。总结一下AI 是一个 “补全机器”而不是 “思考者”这也是所有提示词技巧能够生效的底层逻辑。2.提示词2.1 什么是提示词提示词是用户发送给 AI 模型的文本、图像等内容用来引导模型完成指定任务其中文本提示词是最通用、最基础的形式。打个比方你是布置工作的负责人AI 就是执行任务的执行者最终产出的质量很大程度取决于你把需求说得多清楚。提示词可以是一个简单的问题也可以是一段包含角色、背景、要求、输出格式等信息的复杂任务指令。例如简单提示词你能写一段简易计算器python代码给我吗。 复杂提示词角色你是一位有着五年开发经验python开发工程师。 技术背景精通python。 要求写出来的代码通俗易懂适合初学者附带详细的注释。 任务写一段实现简易计算器的python代码。两段不同的提示词描述的同一个任务但AI反馈的结果却会不一样。显然复杂提示词通常更稳定、更可控。2.2 为什么提示词重要理解了 AI “概率补全” 的底层逻辑就能明白提示词的核心价值它是锚定生成方向、约束输出范围的核心抓手直接决定了 AI 输出的质量与可控度。具体来说提示词有四大核心作用1.缩小生成空间告诉模型你希望它从哪类内容中采样。例如模糊提示讲一下咖啡 清楚提示给初学者讲解手冲咖啡的完整操作步骤分四步说明2.划定任务边界明确任务类型、输出格式、语气、面向对象等。例如模糊提示写一下这个咖啡的介绍 清楚提示面向大学生群体写价格适中雀巢咖啡的产品介绍150 字以内提炼 3 个核心卖点用口语化风格3.注入外部知识通过上下文、参考示例、专属文档片段等内容补充模型可能不知道或容易 忽略的信息。例如模糊提示按照我们的规范改写这份咖啡推销的方案 清楚提示按照以下团队文档规范改写咖啡推销的方案【规范标题统一用二号黑体每部分不超过 300 字必须附带风险提示模块】方案原文xxx4.消除歧义偏差把模糊的需求描述具体减少模型“猜”的难度提高一致性。例如模糊提示帮我写份咖啡销售报告 清楚提示帮我撰写一份咖啡季度销售周报面向部门主管重点呈现销售增长数据与下月工作计划全文控制在 500 字以内换句话说模型能力决定了输出的上限提示词的质量则决定了你能把结果逼近到离上限多近的程度。第二部分提示词的种类既然以及知道提示词是什么以及提示词的重要性了那么接下来就讲讲提示词的种类。按照我个人的观点来我总结下来提示词一共可以分为六类分别是直白提问型角色代入型约束指令型给样参考型分步任务型复合进阶型。其中这里面最重要且常用的就是复合进阶型为什么最重要之后会讲到接下来我就详细讲一下这六种类型。1.直白提问型1.1 详解本质就是零样本提示。顾名思义直白提问型就像其名字一样直接向AI提问想到啥直接问不加任何额外修饰我相信只要是使用AI的这个方法大家都会。1.2适用场景查简单常识、问基础概念、快速要个答案事特别简单的时候用。举例长沙有哪几个管辖区1.3 优缺点和建议优点想到什么就问无需任何技巧省事是真省事。缺点AI 自由发挥空间大答案可能太泛、太笼统或者偏离你的真实意图,同样的问题不同模 型或不同时间可能给出差异较大的回答。建议如果AI答案给的太广泛就立刻升级到约束指令型或者其他合适的类型。2.角色代入型2.1 详解本质是角色提示。先给 AI 安排一个具体身份再提需求。相当于直接把 AI 拉到对应的专业频道上让其站在角色的角度去给答案更贴合实际。2.2适用场景要专业内容、特定语气比如写文案、咨询专业问题、模拟对话。举例你是有 10 年经验的小学语文老师用三年级孩子能听懂的话解释一下是什么顶真的修辞手法2.3 优缺点和建议优点只需加一句身份设定AI 就会调用对应的表达习惯就能显著改变语气、专业度和视角。缺点如果角色描述不够具体AI 可能过度发挥甚至带入刻板印象或错误专业习惯。同时过 度强调某个角色可能忽略其他重要角度。建议角色要具体不要只说“你是老师”而要说“你是有10年经验的小学语文老师”。3.约束指令型3.1 详解说白了就是给AI提要求把你的要求一条条说死字数、格式、条数、角度、风格、面向对象全给它定死。3.2适用场景需要格式统一、可直接复制使用的文案、报告、数据整理等任务还有就是程序调用时要求结构化输出。给我列 6 个周末居家放松的方式每条不超过 20 字按花费成本从低到高排序3.3 优缺点和建议优点字数、格式、条数、排序、语气等都能明确定死减少二次修改要求给的到位产出的 结果基本上可以直接拿着用。缺点如果同时要求“简短”和“详细”AI 会无所适从而且过于死板的规则可能扼杀灵感和多样性建议约束最好可验证、可量化比如“不超过20字”“按成本从低到高排序”这样输出合格不合格 一眼能判断。4.给样参考型4.1 详解本质是少样本提示。先给 AI 几个 “输入→输出” 的现成例子让它照着格式和风格往下接。4.2适用场景要固定格式、特殊文风或者你用文字说不清 “要哪种感觉” 的时候。举例照着我给的例子风格接下一句 输入饭后一支烟 → 输出赛过活神仙 输入饭后走一走 → 输出能活九十九 现在输入下班吃火锅 → 输出4.3 优缺点和建议优点示例比文字描述更直观比如模仿特定文风、排版、分类标准等而且能解决“说不清感觉” 的问题。缺点如果示例本身有偏差AI 会学到错误模式而且示例过多时token消耗量也增多。建议示例一般给 1—3 个就够了太多会占用上下文也可能让模型过度模仿。5.分步任务型5.1 详解本质是思维链 / 任务拆分。把一件复杂的事拆成好几步让 AI 按顺序一步步做完别让它一步到位。5.2适用场景分析问题、写方案、做推导一步到位容易出错的复杂任务。帮我分析要不要换工作按三步来第一步列出换工作的 3 个好处和 3 个坏处 第二步给出两个核心判断标准第三步结合前面的分析给一个最终建议5.3 优缺点和建议优点将复杂任务拆解AI 按步骤执行避免一步到位时遗漏关键点或逻辑跳跃推理过程更透 明。缺点步骤多生成时间长token 消耗大而且容易冗余。建议步骤之间最好有先后依赖关系让 AI 必须按顺序走而不是一次性乱答。6.复合进阶型最常用最重要6.1 详解本质就是上述多类型混用。这个是实战中我认为最常用的一个类型前面那五种更像是基础零件而复合类型就是把多个零件组装起来的完整成品也是绝大多数高质量提示词的真实面貌。说白了真正好用的提示词几乎不会只单用一种技巧。都是 “先给角色定调子再给约束画边界复杂任务拆步骤拿不准风格就补示例”几重 buff 叠在一起输出效果才最稳。6.2适用场景复杂任务重要内容生产如产品文案、专业报告、标准化业务流程项目开发等【角色设定】 你是自然语言处理方向的资深工程师具备以下能力 - Python 开发、命名实体识别、文本分类 - Flask/FastAPI 接口开发 - PDF/Word 文档解析 同时你将以四角色协作模式开展工作各角色职责如下 - 提议者提出下一步最该做的事 - 验证者审查提议是否合理并补充约束 - 报告者说明当前任务状态判断是否继续 - 执行者执行确认后的动作并输出结果 【核心目标】 请配合我完成简历解析系统最终目标是实现从简历文件中自动提取候选人姓名、邮箱、工作年限、技能并以 JSON 格式输出。 【约束规则】 全程严格遵守以下规则 1. 所有涉及项目代码、配置文件的修改必须先征求我的同意未获同意时仅可展示拟修改内容 2. 每次输出必须完整包含「提议者、验证者、报告者、执行者」四个角色的内容不得缺漏 3. 所有内容调整必须同步说明修改原因与预期效果 4. 测试数据仅做格式概览不深入解读具体简历内容 【输出格式】 同上 【执行流程】 第一步梳理项目现有文件结构标注核心入口文件完成后向我同步概览 第二步根据我提供的简历样本设计提取字段和输出 JSON Schema 第三步实现解析函数并进行单元测试6.3 优缺点和建议优点多个技巧叠加AI 几乎没有跑偏空间能同时兼顾角色、约束、示例、步骤适合高质量 任务而且一旦调试好可以模板化批量套用。缺点需要理解各基础类型的用法并合理组合如果某一部分有问题定位和修改比较麻烦。建议任务复杂时再使用太简单的任务就没必要去使用这个了。第三部分:进阶前面六种类型学完你已经能解决大部分日常问题了。但如果想把提示词用在正经项目里或者希望输出更稳定、更安全、更能复用下面这些进阶内容建议你花点时间看看。1.把提示词当成代码来调很多人写提示词第一版效果不好就放弃了。但实际上提示词不是一次写出来的而是迭代出来的。我自己写提示词很少有一次到位的基本都是改两三版才稳定。调试提示词核心就一句话一次只改一个变量。例如 :帮我写一份周总结这样子写出来的输出太泛那下一步是不是推翻重写当然不是而是只加一个约束帮我写一份周总结面向导师重点写本周完成事项和下周计划如果感觉语气不对再定位一个角色你是一名大二学生请帮我写一份周总结面向导师重点写本周完成事项和下周计划语气正式且尊敬如果格式还乱再加输出格式你是一名大二学生请帮我写一份周总结面向导师重点写本周完成事项和下周计划语气正式且尊敬 输出格式分“本周完成”“问题”“下周计划”三部分每部分不超过 3 条。你看每一步都只加一个条件很快就能把提示词调到能用。建议改提示词的时候不要一次加一堆东西否则出了问题你都不晓得是哪一句导致的。2.提示词可复用模板化如果你经常做同一类任务比如写文案、做摘要、整理文件每次都重新写提示词很浪费。这时候就可以用模板化的思路。那么什么是模板化就是把提示词里不变的部分固定下来把变化的部分用变量代替。举个简单的通用模板你是一位{角色}。 任务{任务描述} 背景{背景信息} 受众{目标受众} 要求 1. {约束1} 2. {约束2} 3. {约束3} 输出格式{格式}以后写提示词直接套用你是一位{小红书运营}。 任务{为一款平价咖啡写3条种草文案} 背景{产品主打平价味纯29 元一盒一盒30支口味有原味奶香等} 受众{18-23岁大学生} 要求 1. {每条不超过 80 字} 2. {语气活泼带 emoji} 3. {结尾加 3 个话题标签} 输出格式{直接输出 3 条文案每条一行}你看这样子每次只要填几个空就能稳定产出。我建议把验证过的好提示词沉淀下来慢慢形成自己的模板库。3.多角色协作让 AI 自己审自己这一招我最近用得最多的尤其适合做项目、写方案、改代码这类需要严谨性的任务。原理很简单你不让 AI 用一个身份从头干到尾而是让它同时扮演几个角色互相审查、互相补充。举个模板我最常用的一个模板提议者不断提出新命题即基于当前上下文建议下一步是什么。 验证者核查提议者的命题准确性并增加完善步骤将完善后的步骤增加到命题中。 报告者判断是否已经能得到最终解决方案来确定是否结束推理过程。 执行者执行当前所有步骤。我建议这个只有重要任务才用日常小事用基础类型就行没必要杀猪用牛刀。4.建立自己的提示词库提示词这东西越用越多不整理很快就会乱。我的习惯是自己建立一个专门的文件夹用来存放提示词同时也分好类比如代码通用模板项目开发通用模板等。每个人习惯不一样可以按照自己的习惯去管理自己积累和构建的提示词。5.常见问题排查清单最后再给一个排查清单当你发现AI输出不对劲时可以按照这个清单来排查,绝大部分问题还是能解决的a.任务有没有交代清楚是不是用了一些模糊表达b.受众有没有交代清楚面向老师或者学生语气是不一样的。c.格式有没有问题d.约束或者要求有没有冲突不要既详细又简洁。e.例子风格有没有给可以适当给几个例子。f.复杂任务有没有分步不要让AI一步到位。g.是不是该模型不适合这个问题一定要选择合适的模型解决对应的问题。第四部分通用模板这里只给大家提供一个通用模板其他的一些模板是个人的私密了不方便提供因此就不提供了。望大家见谅。模板如下【角色设定】 你是{领域}方向的{资深角色}具备以下能力 - {能力1} - {能力2} - {能力3} 同时你将以四角色协作模式开展工作各角色职责如下 - 提议者提出下一步最该做的事 - 验证者审查提议是否合理并补充约束 - 报告者说明当前任务状态判断是否继续 - 执行者执行确认后的动作并输出结果 【核心目标】 请配合我完成{项目名称}最终目标是{一句话描述最终要达成的结果}。 【约束规则】 全程严格遵守以下规则 1. 所有涉及{修改对象}的修改必须先征求我的同意未获同意时仅可展示拟修改内容 2. 每次输出必须完整包含「提议者、验证者、报告者、执行者」四个角色的内容不得缺漏 3. 所有内容调整必须同步说明修改原因与预期效果 4. {其他针对性约束例如数据集类文件仅做概览不深入解读} 【输出格式】 每次输出严格参考以下格式 【提议者】 提议内容{下一步具体建议} 预期目标{该建议要达成的效果} 【验证者】 核查结论{是否同意补充要求} 完善后命题{优化后的执行指令} 【报告者】 当前状态{当前任务状态} 是否结束{是/否} 【执行者】 执行结果{实际执行内容若未执行写“待执行”} 【执行流程】 按以下步骤分阶段推进不要一步完成所有内容 第一步{阶段1任务完成后向我同步结果} 第二步{阶段2任务待我确认后继续} 第三步{阶段3任务}结语写到这里文章其实差不多也就讲完了。回过头看其实提示词也还是蛮简单的并不是说只有大神才能掌握小白也能快速入手。前面讲了这么多如果你只记住了一点点内容那么我希望的是一定是这个提示词不是一次写出来的而是一次一次试错迭代出来的。第一版提示词写的烂很正常关键是你会不会去慢慢调它。最后建议你从现在开始把那些验证过的好提示词存下来慢慢攒一个自己的提示词库。这个习惯比任何技巧都值得去使用。每个人的使用场景不一样适合我的模板不一定适合你但你自己积累下来的东西一定是最好用的。如果这篇文章对你有帮助或者你觉得哪里写得不对、有更好的玩法欢迎在评论区一起交流。AI 发展太快了提示词的方法也在不断更新咱们互相学习才能少走弯路。 提示词入门（Prompt）
前言1.本文章内容仅为个人观点结合了本人使用AI提示词的一些实际感受和看法写的不好的地方大家见谅哈实属水平有限本人也还在学习道路中前行。各位可以在评论区表达自己看法并指出错误谢谢2.提示词Prompt是你与 AI 模型沟通的“接口”。无论是 deepseek、chatgpt、kimi 等大语言模型还是 Midjourney、Stable Diffusion 等图像模型提示词的质量往往直接决定输出结果的质量。那么提示词到底是什么该怎么使用提示词呢本文接下来将对提示词进行详细讲解。文章内容介绍本文总共分成三个部分循序渐进尽量让没基础的人也能看懂同时也给有开发经验的人留一点进阶内容。第一部分认知层先把最底层的逻辑搞清楚AI 到底是怎么“想”的它为什么不是真的在思考提示词又是怎么影响它的输出的这部分是所有技巧能生效的前提。第二部分提示词的六种类型我会把自己日常总结出来的六种提示词类型拆开讲分别是直白提问型、角色代入型、约束指令型、给样参考型、分步任务型、复合进阶型。每一种都会讲清楚是什么、什么时候用、有什么优缺点、怎么改进。其中复合进阶型是最常用也最重要的因为它本质上就是把前五种组合起来用。第三部分进阶从“会写提示词”到“稳定用好提示词”中间还差几步。这部分会讲怎么像改代码一样调试提示词、怎么把提示词模板化、怎么让 AI 自己审自己以及怎么建立自己的提示词库。第四部分模板这一部分主要给大家提供一个通用模板这个模板大家可以拿去使用和改进。第一部分认知层1.理解“AI”的思维方式首先在学习提示词之前我们肯定要先理解 AI 的思维方式。在我们看来我们向 AI 提问然后 AI 经过思考再回答我们的问题但是实际上并不是这样AI 没有意识、没有主观理解、没有主动的思考意图也不存在真正的 “想法”。那么有些人就不理解了既然 AI 不会思考那么它是怎么回答我们的问题的呢AI 实际上是一台概率补全机器靠预测下一个语言片段生成回答。它在海量人类文本里拟合了全套语言统计规律把你的提问当成一段待续写的文本开头逐个算出最通顺、最贴合语境的接续内容一步步拼接成完整回复。它没有真正的理解只是复刻了人类思考的表达形式才让我们产生了 “它在思考” 的错觉。总结一下AI 是一个 “补全机器”而不是 “思考者”这也是所有提示词技巧能够生效的底层逻辑。2.提示词2.1 什么是提示词提示词是用户发送给 AI 模型的文本、图像等内容用来引导模型完成指定任务其中文本提示词是最通用、最基础的形式。打个比方你是布置工作的负责人AI 就是执行任务的执行者最终产出的质量很大程度取决于你把需求说得多清楚。提示词可以是一个简单的问题也可以是一段包含角色、背景、要求、输出格式等信息的复杂任务指令。例如简单提示词你能写一段简易计算器python代码给我吗。 复杂提示词角色你是一位有着五年开发经验python开发工程师。 技术背景精通python。 要求写出来的代码通俗易懂适合初学者附带详细的注释。 任务写一段实现简易计算器的python代码。两段不同的提示词描述的同一个任务但AI反馈的结果却会不一样。显然复杂提示词通常更稳定、更可控。2.2 为什么提示词重要理解了 AI “概率补全” 的底层逻辑就能明白提示词的核心价值它是锚定生成方向、约束输出范围的核心抓手直接决定了 AI 输出的质量与可控度。具体来说提示词有四大核心作用1.缩小生成空间告诉模型你希望它从哪类内容中采样。例如模糊提示讲一下咖啡 清楚提示给初学者讲解手冲咖啡的完整操作步骤分四步说明2.划定任务边界明确任务类型、输出格式、语气、面向对象等。例如模糊提示写一下这个咖啡的介绍 清楚提示面向大学生群体写价格适中雀巢咖啡的产品介绍150 字以内提炼 3 个核心卖点用口语化风格3.注入外部知识通过上下文、参考示例、专属文档片段等内容补充模型可能不知道或容易 忽略的信息。例如模糊提示按照我们的规范改写这份咖啡推销的方案 清楚提示按照以下团队文档规范改写咖啡推销的方案【规范标题统一用二号黑体每部分不超过 300 字必须附带风险提示模块】方案原文xxx4.消除歧义偏差把模糊的需求描述具体减少模型“猜”的难度提高一致性。例如模糊提示帮我写份咖啡销售报告 清楚提示帮我撰写一份咖啡季度销售周报面向部门主管重点呈现销售增长数据与下月工作计划全文控制在 500 字以内换句话说模型能力决定了输出的上限提示词的质量则决定了你能把结果逼近到离上限多近的程度。第二部分提示词的种类既然以及知道提示词是什么以及提示词的重要性了那么接下来就讲讲提示词的种类。按照我个人的观点来我总结下来提示词一共可以分为六类分别是直白提问型角色代入型约束指令型给样参考型分步任务型复合进阶型。其中这里面最重要且常用的就是复合进阶型为什么最重要之后会讲到接下来我就详细讲一下这六种类型。1.直白提问型1.1 详解本质就是零样本提示。顾名思义直白提问型就像其名字一样直接向AI提问想到啥直接问不加任何额外修饰我相信只要是使用AI的这个方法大家都会。1.2适用场景查简单常识、问基础概念、快速要个答案事特别简单的时候用。举例长沙有哪几个管辖区1.3 优缺点和建议优点想到什么就问无需任何技巧省事是真省事。缺点AI 自由发挥空间大答案可能太泛、太笼统或者偏离你的真实意图,同样的问题不同模 型或不同时间可能给出差异较大的回答。建议如果AI答案给的太广泛就立刻升级到约束指令型或者其他合适的类型。2.角色代入型2.1 详解本质是角色提示。先给 AI 安排一个具体身份再提需求。相当于直接把 AI 拉到对应的专业频道上让其站在角色的角度去给答案更贴合实际。2.2适用场景要专业内容、特定语气比如写文案、咨询专业问题、模拟对话。举例你是有 10 年经验的小学语文老师用三年级孩子能听懂的话解释一下是什么顶真的修辞手法2.3 优缺点和建议优点只需加一句身份设定AI 就会调用对应的表达习惯就能显著改变语气、专业度和视角。缺点如果角色描述不够具体AI 可能过度发挥甚至带入刻板印象或错误专业习惯。同时过 度强调某个角色可能忽略其他重要角度。建议角色要具体不要只说“你是老师”而要说“你是有10年经验的小学语文老师”。3.约束指令型3.1 详解说白了就是给AI提要求把你的要求一条条说死字数、格式、条数、角度、风格、面向对象全给它定死。3.2适用场景需要格式统一、可直接复制使用的文案、报告、数据整理等任务还有就是程序调用时要求结构化输出。给我列 6 个周末居家放松的方式每条不超过 20 字按花费成本从低到高排序3.3 优缺点和建议优点字数、格式、条数、排序、语气等都能明确定死减少二次修改要求给的到位产出的 结果基本上可以直接拿着用。缺点如果同时要求“简短”和“详细”AI 会无所适从而且过于死板的规则可能扼杀灵感和多样性建议约束最好可验证、可量化比如“不超过20字”“按成本从低到高排序”这样输出合格不合格 一眼能判断。4.给样参考型4.1 详解本质是少样本提示。先给 AI 几个 “输入→输出” 的现成例子让它照着格式和风格往下接。4.2适用场景要固定格式、特殊文风或者你用文字说不清 “要哪种感觉” 的时候。举例照着我给的例子风格接下一句 输入饭后一支烟 → 输出赛过活神仙 输入饭后走一走 → 输出能活九十九 现在输入下班吃火锅 → 输出4.3 优缺点和建议优点示例比文字描述更直观比如模仿特定文风、排版、分类标准等而且能解决“说不清感觉” 的问题。缺点如果示例本身有偏差AI 会学到错误模式而且示例过多时token消耗量也增多。建议示例一般给 1—3 个就够了太多会占用上下文也可能让模型过度模仿。5.分步任务型5.1 详解本质是思维链 / 任务拆分。把一件复杂的事拆成好几步让 AI 按顺序一步步做完别让它一步到位。5.2适用场景分析问题、写方案、做推导一步到位容易出错的复杂任务。帮我分析要不要换工作按三步来第一步列出换工作的 3 个好处和 3 个坏处 第二步给出两个核心判断标准第三步结合前面的分析给一个最终建议5.3 优缺点和建议优点将复杂任务拆解AI 按步骤执行避免一步到位时遗漏关键点或逻辑跳跃推理过程更透 明。缺点步骤多生成时间长token 消耗大而且容易冗余。建议步骤之间最好有先后依赖关系让 AI 必须按顺序走而不是一次性乱答。6.复合进阶型最常用最重要6.1 详解本质就是上述多类型混用。这个是实战中我认为最常用的一个类型前面那五种更像是基础零件而复合类型就是把多个零件组装起来的完整成品也是绝大多数高质量提示词的真实面貌。说白了真正好用的提示词几乎不会只单用一种技巧。都是 “先给角色定调子再给约束画边界复杂任务拆步骤拿不准风格就补示例”几重 buff 叠在一起输出效果才最稳。6.2适用场景复杂任务重要内容生产如产品文案、专业报告、标准化业务流程项目开发等【角色设定】 你是自然语言处理方向的资深工程师具备以下能力 - Python 开发、命名实体识别、文本分类 - Flask/FastAPI 接口开发 - PDF/Word 文档解析 同时你将以四角色协作模式开展工作各角色职责如下 - 提议者提出下一步最该做的事 - 验证者审查提议是否合理并补充约束 - 报告者说明当前任务状态判断是否继续 - 执行者执行确认后的动作并输出结果 【核心目标】 请配合我完成简历解析系统最终目标是实现从简历文件中自动提取候选人姓名、邮箱、工作年限、技能并以 JSON 格式输出。 【约束规则】 全程严格遵守以下规则 1. 所有涉及项目代码、配置文件的修改必须先征求我的同意未获同意时仅可展示拟修改内容 2. 每次输出必须完整包含「提议者、验证者、报告者、执行者」四个角色的内容不得缺漏 3. 所有内容调整必须同步说明修改原因与预期效果 4. 测试数据仅做格式概览不深入解读具体简历内容 【输出格式】 同上 【执行流程】 第一步梳理项目现有文件结构标注核心入口文件完成后向我同步概览 第二步根据我提供的简历样本设计提取字段和输出 JSON Schema 第三步实现解析函数并进行单元测试6.3 优缺点和建议优点多个技巧叠加AI 几乎没有跑偏空间能同时兼顾角色、约束、示例、步骤适合高质量 任务而且一旦调试好可以模板化批量套用。缺点需要理解各基础类型的用法并合理组合如果某一部分有问题定位和修改比较麻烦。建议任务复杂时再使用太简单的任务就没必要去使用这个了。第三部分:进阶前面六种类型学完你已经能解决大部分日常问题了。但如果想把提示词用在正经项目里或者希望输出更稳定、更安全、更能复用下面这些进阶内容建议你花点时间看看。1.把提示词当成代码来调很多人写提示词第一版效果不好就放弃了。但实际上提示词不是一次写出来的而是迭代出来的。我自己写提示词很少有一次到位的基本都是改两三版才稳定。调试提示词核心就一句话一次只改一个变量。例如 :帮我写一份周总结这样子写出来的输出太泛那下一步是不是推翻重写当然不是而是只加一个约束帮我写一份周总结面向导师重点写本周完成事项和下周计划如果感觉语气不对再定位一个角色你是一名大二学生请帮我写一份周总结面向导师重点写本周完成事项和下周计划语气正式且尊敬如果格式还乱再加输出格式你是一名大二学生请帮我写一份周总结面向导师重点写本周完成事项和下周计划语气正式且尊敬 输出格式分“本周完成”“问题”“下周计划”三部分每部分不超过 3 条。你看每一步都只加一个条件很快就能把提示词调到能用。建议改提示词的时候不要一次加一堆东西否则出了问题你都不晓得是哪一句导致的。2.提示词可复用模板化如果你经常做同一类任务比如写文案、做摘要、整理文件每次都重新写提示词很浪费。这时候就可以用模板化的思路。那么什么是模板化就是把提示词里不变的部分固定下来把变化的部分用变量代替。举个简单的通用模板你是一位{角色}。 任务{任务描述} 背景{背景信息} 受众{目标受众} 要求 1. {约束1} 2. {约束2} 3. {约束3} 输出格式{格式}以后写提示词直接套用你是一位{小红书运营}。 任务{为一款平价咖啡写3条种草文案} 背景{产品主打平价味纯29 元一盒一盒30支口味有原味奶香等} 受众{18-23岁大学生} 要求 1. {每条不超过 80 字} 2. {语气活泼带 emoji} 3. {结尾加 3 个话题标签} 输出格式{直接输出 3 条文案每条一行}你看这样子每次只要填几个空就能稳定产出。我建议把验证过的好提示词沉淀下来慢慢形成自己的模板库。3.多角色协作让 AI 自己审自己这一招我最近用得最多的尤其适合做项目、写方案、改代码这类需要严谨性的任务。原理很简单你不让 AI 用一个身份从头干到尾而是让它同时扮演几个角色互相审查、互相补充。举个模板我最常用的一个模板提议者不断提出新命题即基于当前上下文建议下一步是什么。 验证者核查提议者的命题准确性并增加完善步骤将完善后的步骤增加到命题中。 报告者判断是否已经能得到最终解决方案来确定是否结束推理过程。 执行者执行当前所有步骤。我建议这个只有重要任务才用日常小事用基础类型就行没必要杀猪用牛刀。4.建立自己的提示词库提示词这东西越用越多不整理很快就会乱。我的习惯是自己建立一个专门的文件夹用来存放提示词同时也分好类比如代码通用模板项目开发通用模板等。每个人习惯不一样可以按照自己的习惯去管理自己积累和构建的提示词。5.常见问题排查清单最后再给一个排查清单当你发现AI输出不对劲时可以按照这个清单来排查,绝大部分问题还是能解决的a.任务有没有交代清楚是不是用了一些模糊表达b.受众有没有交代清楚面向老师或者学生语气是不一样的。c.格式有没有问题d.约束或者要求有没有冲突不要既详细又简洁。e.例子风格有没有给可以适当给几个例子。f.复杂任务有没有分步不要让AI一步到位。g.是不是该模型不适合这个问题一定要选择合适的模型解决对应的问题。第四部分通用模板这里只给大家提供一个通用模板其他的一些模板是个人的私密了不方便提供因此就不提供了。望大家见谅。模板如下【角色设定】 你是{领域}方向的{资深角色}具备以下能力 - {能力1} - {能力2} - {能力3} 同时你将以四角色协作模式开展工作各角色职责如下 - 提议者提出下一步最该做的事 - 验证者审查提议是否合理并补充约束 - 报告者说明当前任务状态判断是否继续 - 执行者执行确认后的动作并输出结果 【核心目标】 请配合我完成{项目名称}最终目标是{一句话描述最终要达成的结果}。 【约束规则】 全程严格遵守以下规则 1. 所有涉及{修改对象}的修改必须先征求我的同意未获同意时仅可展示拟修改内容 2. 每次输出必须完整包含「提议者、验证者、报告者、执行者」四个角色的内容不得缺漏 3. 所有内容调整必须同步说明修改原因与预期效果 4. {其他针对性约束例如数据集类文件仅做概览不深入解读} 【输出格式】 每次输出严格参考以下格式 【提议者】 提议内容{下一步具体建议} 预期目标{该建议要达成的效果} 【验证者】 核查结论{是否同意补充要求} 完善后命题{优化后的执行指令} 【报告者】 当前状态{当前任务状态} 是否结束{是/否} 【执行者】 执行结果{实际执行内容若未执行写“待执行”} 【执行流程】 按以下步骤分阶段推进不要一步完成所有内容 第一步{阶段1任务完成后向我同步结果} 第二步{阶段2任务待我确认后继续} 第三步{阶段3任务}结语写到这里文章其实差不多也就讲完了。回过头看其实提示词也还是蛮简单的并不是说只有大神才能掌握小白也能快速入手。前面讲了这么多如果你只记住了一点点内容那么我希望的是一定是这个提示词不是一次写出来的而是一次一次试错迭代出来的。第一版提示词写的烂很正常关键是你会不会去慢慢调它。最后建议你从现在开始把那些验证过的好提示词存下来慢慢攒一个自己的提示词库。这个习惯比任何技巧都值得去使用。每个人的使用场景不一样适合我的模板不一定适合你但你自己积累下来的东西一定是最好用的。如果这篇文章对你有帮助或者你觉得哪里写得不对、有更好的玩法欢迎在评论区一起交流。AI 发展太快了提示词的方法也在不断更新咱们互相学习才能少走弯路。