🚧 语言很自然，但写法要"工程化"。
✨ 为什么要重视 Prompt 的写作规范？
Prompt 是"给 AI 的任务指令"，不清不楚，AI 就会"乱猜"。一个模糊或混乱的 Prompt，可能会让 AI：
- 输出跑题、内容杂乱
- 抓不到重点或输出风格不一致
- 重复内容或漏掉关键信息
👇 我们通过几个典型误区，一步步拆解，并教你如何优化。
🧨 常见误区拆解 + 案例
❶ "你随便发挥" ≠ AI 会有创造力
❌ 示例 Prompt：
写点推荐文案，风格可以随意。😓 输出问题：
- 文风混杂、不知你偏爱哪种风格
- 不清楚"推荐什么"：人？书？产品？
✅ 优化后 Prompt：
你是一名资深文案策划，擅长社交媒体推广。请写一段有趣、富有生活感的文案，用于小红书上推荐一款无糖苏打饮料，目标用户是注重健康的都市白领，字数控制在100字以内。❷ 多目标同时下达 = 模型"抓瞎"
❌ 示例 Prompt：
帮我写一份会议纪要，并附上行动清单和邮件通知模板。😓 输出问题：
- 输出结构混乱，有可能只完成一部分
- 模型难以同时聚焦多个目标
✅ 拆分建议：
- 首先生成会议纪要
- 再请求 AI 输出行动清单
- 最后生成通知邮件模板
或者结构化指令：
请帮我完成以下3部分内容，分别输出：
1. 今天团队会议的纪要；
2. 本次会议的行动计划清单；
3. 一封给全员的邮件通知模板，内容为上述两点。❸ "专业一点""有感觉"是 AI 的死敌
❌ 示例 Prompt：
把这个简介写得更有感觉、更专业。😓 输出问题：
- "有感觉"是哪种感觉？
- "专业"是学术？还是行业术语？方向不明。
✅ 优化后 Prompt：
请将以下简介重写，使其语言更具权威性和行业风格，适用于在企业官网上展示公司形象，面向 B2B 客户。❹ 缺乏上下文 / 指代不明
❌ 示例 Prompt：
把它优化一下，重点突出价值。😓 输出问题：
- "它"是什么？AI 没有上下文记忆。
- "价值"是哪种价值？价格？社会影响？
✅ 优化后 Prompt：
请将以下产品描述进行优化，突出其节能环保的价值，适用于投放环保类微信公众号，语气亲切、真实。❺ 自相矛盾的目标
❌ 示例 Prompt：
写个简洁又详细的产品说明书。😓 输出问题：
- "简洁"与"详细"逻辑冲突，AI 无法决定该详还是略。
✅ 优化后 Prompt：
请写一段产品说明书，语言简洁明了，但覆盖核心功能点，包括：使用方式、主要卖点、适用人群。字数控制在 200 字以内。🌱 实战练习：优化错误 Prompt
请尝试优化以下 Prompt 👇
✍️ 错误示例：
1️⃣
请帮我写一篇文章，有点深度，但也不要太复杂，要让大家都懂，然后语气可以轻松一点，但是也要专业。2️⃣
写一个内容介绍，内容丰富一些，具体点，语气好一点。✅ 优化参考：
1️⃣
你是一位内容编辑，擅长将专业话题以通俗方式表达。请写一篇面向小白用户的AI入门介绍，语气轻松自然但不失专业，字数800字以内，包含3个关键术语解释和一个实际应用案例。2️⃣
请写一段关于"企业微信如何用于客户运营"的内容介绍，目标读者是初创企业的运营负责人。语言要求具体、有信息量，控制在300字以内。💻 进阶互动案例（Streamlit App）
python
# prompt_troubleshooter.py
import streamlit as st
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
# Load environment variables
load_dotenv()
client = OpenAI()
# Streamlit page config
st.set_page_config(page_title="Prompt 问题分析器", layout="centered")
st.title("🔍 Prompt 写作问题分析器")
st.write("输入你的 Prompt，我来帮你分析问题并优化输出")
with st.form("prompt_form"):
user_prompt = st.text_area("📝 输入你的 Prompt（可能存在问题）", height=150)
submitted = st.form_submit_button("开始分析")
if submitted:
if user_prompt.strip() == "":
st.warning("❗请填写 Prompt 内容")
else:
with st.spinner("正在分析与优化中..."):
try:
analysis_prompt = (
f"你是一位经验丰富的 Prompt 写作专家。\n\n"
f"请根据以下用户提供的 Prompt，分析其潜在问题，并提供优化建议与改写后的 Prompt：\n\n"
f"--- 用户 Prompt ---\n{user_prompt}\n"
f"--- 分析格式 ---\n"
f"1. 问题分析（指出存在的问题）\n"
f"2. 优化建议（如何改进）\n"
f"3. 改写后的 Prompt（更清晰、更具体）"
)
response = client.chat.completions.create(
model='anthropic/claude-3.7-sonnet',
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一位专业的 Prompt 写作优化专家"},
{"role": "user", "content": analysis_prompt}
],
temperature=0.7
)
result = response.choices[0].message.content
# 显示分析内容
st.chat_message("ai").markdown("🧠 **分析结果与建议**")
st.chat_message("ai").markdown(result)
except Exception as e:
st.error(f"❌ 出错了：{e}")
📌 总结：写 Prompt 就像"写需求文档"
| 问题类型 | 表现形式 | 最佳写法示例 |
|---|---|---|
| 目标模糊 | "写点建议""好一点" | 明确目标、语气、场景 |
| 内容太杂 | 一句话包含多个需求 | 拆分或结构化任务 |
| 指代不明 | "这个""它""也要" | 指明内容和逻辑顺序 |
| 冲突表达 | "简洁又详细""专业但随意" | 统一风格、说明输出重点 |
| 上下文缺失 | 没说用途、对象 | 明确是谁用、用在哪 |
🧪 实战参考：高质量 Prompt 示例
结合上文拆解的常见误区，以下是 3 个经过优化设计的 Prompt 示例，分别用于 内容写作、
电商文案、结构化任务分解 场景。你可以参考它们的结构和细节，写出更高质量的 Prompt。
✅ 案例 1：内容写作 Prompt（明确身份、用途与风格）
你是一位经验丰富的内容编辑，擅长用轻松自然的语言解释复杂概念。请撰写一篇关于"大模型如何影响普通人工作方式"的文章，面向职场新人。文章要求不超过 1000 字，包含 2 个实际应用示例，并在结尾提供一个简单建议。将其用于微信公众号推文。✅ 案例 2：电商产品文案 Prompt（具体对象 + 场景明确）
请写一段适合京东电商平台的产品文案，用于推广一款主打"便携办公"的蓝牙键盘。目标人群是经常出差的商务用户，文案需突出"轻便、续航强、兼容性好"三大卖点，语言简洁有力，控制在 150 字以内。✅ 案例 3：结构化多目标 Prompt（拆解任务 + 输出规范）
请完成以下三个输出任务，内容基于一次"产品上线发布会"的会议记录：
1. 提炼并输出会议纪要，结构清晰，内容不超过 300 字；
2. 生成 3 条行动计划，每条带负责人和截止时间；
3. 撰写一封内部通知邮件，用于向全体员工同步上述两项内容，语气正式但不生硬。
每一部分单独输出，用编号标记清楚。🧩 提示 ：好 Prompt 不在于字多，而在于信息精确 、指令清晰 、目标聚焦。