大模型提示词学习路径：从入门到进阶的 6 个阶段
1. 阶段一：认知启蒙（0-2 周）
1.1 阶段目标
了解提示词的基本概念和作用，能写出最简单的指令让大模型完成基础任务。
1.2 核心学习内容
1.2.1 提示词的定义
提示词是用户输入给大模型的文字信息，用来告诉模型要做什么。比如 "写一句早安问候语" 就是一个简单的提示词。
1.2.2 大模型的基础响应逻辑
大模型会根据提示词中的关键词和意图生成内容。提示词越简单直接，模型越容易理解。
1.2.3 基础指令格式
用陈述句表达需求，比如 "介绍计算机""列举 3 种水果"。
1.3 学习方法
1.3.1 模仿示例
从大模型的使用说明中找简单提示词示例，照样子改写内容。
1.3.2 高频练习
每天写 10 个基础提示词，让模型生成内容，观察模型的反应。
1.3.3 记录反馈
把模型生成的好结果和对应的提示词记下来，分析为什么有效。
1.4 工具推荐
1.4.1 基础记事本
用来记录自己写的提示词和模型的回复，方便对比查看。
1.4.2 在线 AI 对话工具（如豆包、ChatGPT 免费版）
操作简单，适合新手快速测试提示词效果。
2. 阶段二：要素补充（2-4 周）
2.1 阶段目标
掌握提示词的核心要素，能在指令中加入关键信息，让模型生成更具体的内容。
2.2 核心学习内容
2.2.1 提示词的核心要素
包括主题（如 "环境保护"）、数量（如 "5 条建议"）、格式（如 "分点列出"）、风格（如 "口语化"）。
2.2.2 要素组合方法
把多个要素按 "主题 + 要求" 的顺序组合，比如 "用幽默风格，分点列出 5 条节约用水的建议"。
2.2.3 常见错误规避
避免要素模糊，比如不说 "写点关于学习的内容"，而说 "写 3 条中学生提高数学成绩的方法"。
2.3 学习方法
2.3.1 要素拆解练习
找一段别人写的优质提示词，拆解出里面包含的要素，然后模仿组合。
2.3.2 对比实验
针对同一个主题，分别写包含不同要素的提示词，对比模型生成的内容差异。
2.3.3 针对性修改
如果模型生成的内容不符合预期，在提示词中补充缺少的要素，重新测试。
2.4 工具推荐
2.4.1 表格工具（如 Excel、WPS 表格）
用来整理不同要素组合的提示词和对应的结果，方便分析规律。
2.4.2 PromptBase 基础模板库
参考里面按要素分类的模板，学习要素的添加方式。
3. 阶段三：逻辑梳理（4-6 周）
3.1 阶段目标
能在提示词中体现逻辑关系，让模型生成有条理、有层次的内容。
3.2 核心学习内容
3.2.1 常见逻辑结构
包括总分结构（先总述后分述）、时间顺序（按先后顺序）、因果关系（说明原因和结果）。
3.2.2 逻辑连接词的使用
在提示词中加入 "首先、其次、最后""因为、所以""第一步、第二步" 等连接词。
3.2.3 复杂指令的分层表达
把复杂需求拆成几个小步骤，在提示词中依次说明，比如 "先介绍人工智能的定义，再分析其对生活的影响，最后预测未来发展趋势"。
3.3 学习方法
3.3.1 逻辑框架仿写
找一篇结构清晰的文章，根据文章框架写提示词，让模型按同样的逻辑生成内容。
3.3.2 分步指令练习
从简单的两步指令开始，比如 "先列举 2 种动物，再分别说明它们的生活习性"，逐渐增加步骤数量。
3.3.3 逻辑纠错
如果模型生成的内容逻辑混乱，在提示词中明确补充逻辑连接词，重新生成。
3.4 工具推荐
3.4.1 思维导图工具（如 XMind 免费版）
用来梳理提示词的逻辑框架，再转化为文字指令。
3.4.2 EasyPrompt 向导工具
通过向导引导输入逻辑步骤，辅助生成有逻辑的提示词。
4. 阶段四：场景适配（6-8 周）
4.1 阶段目标
针对不同场景（如写作、编程、设计等），能写出符合场景需求的专业提示词。
4.2 核心学习内容
4.2.1 常见应用场景特点
- 写作场景：需要明确文体（如议论文、散文）、字数、主题方向。
- 编程场景：需要说明编程语言、功能需求、输出格式（如代码块）。
- 设计场景：需要描述风格（如极简风、复古风）、元素（如颜色、图形）、用途（如海报、LOGO）。
4.2.2 场景专属术语
在对应场景的提示词中使用专业词汇，比如编程场景用 "函数""变量"，写作场景用 "论点""论据"。
4.2.3 场景化提示词模板
每个场景总结出通用模板，比如编程场景模板："用 [编程语言] 写一个 [功能] 的程序，要求 [具体条件]，输出格式为 [格式要求]"。
4.3 学习方法
4.3.1 场景专项训练
每周选择一个场景，集中练习该场景的提示词写作，比如第一周专注于写作场景，第二周专注于编程场景。
4.3.2 参考专业案例
在 CSDN、知乎等平台找各场景下的优质提示词案例，分析其场景适配技巧。
4.3.3 实战应用
把学习到的场景化提示词用到实际任务中，比如用提示词让模型生成一篇工作总结、一段简单代码。
4.4 工具推荐
4.4.1 场景化模板库（如 Jasper 场景模板）
按场景分类的模板，可直接修改使用。
4.4.2 专业领域词典（如编程词典、写作术语手册）
查询场景专属术语，让提示词更专业。
5. 阶段五：优化迭代（8-10 周）
5.1 阶段目标
能分析提示词的不足，通过修改和优化，让模型生成的内容质量大幅提升。
5.2 核心学习内容
5.2.1 提示词评估标准
从准确性（是否符合需求）、丰富度（内容是否详实）、逻辑性（结构是否清晰）三个维度评估提示词效果。
5.2.2 优化技巧
- 精准化：把模糊的词换成具体词，比如把 "很多" 换成 "10 个以上"。
- 具体化：补充细节信息，比如不说 "写一篇关于旅行的文章"，而说 "写一篇关于云南大理 5 天旅行的攻略，包含住宿和美食推荐"。
- 引导性：加入对模型思考过程的引导，比如 "先分析这个问题的关键原因，再提出解决办法"。
5.2.3 多轮提示词设计
当一次提示词效果不好时，通过多轮对话优化，比如第一轮让模型生成初稿，第二轮针对初稿的不足提出修改意见。
5.3 学习方法
5.3.1 提示词复盘
每天选择 3 个自己写的提示词，按评估标准分析不足，然后进行修改优化。
5.3.2 对比优化前后效果
把优化前和优化后的提示词分别输入模型，对比生成内容的差异，总结优化经验。
5.3.3 借鉴优化工具建议
使用提示词优化工具，查看工具给出的修改建议，学习专业的优化思路。
5.4 工具推荐
5.4.1 PromptPerfect 优化工具
上传自己的提示词，获取优化建议和修改后的版本。
5.4.2 版本控制工具（如 Git 极简版）
记录提示词的修改历史，方便回看优化过程。
6. 阶段六：创新应用（10 周以上）
6.1 阶段目标
能创造性地设计提示词，结合大模型的特点完成复杂任务，甚至开发新的应用玩法。
6.2 核心学习内容
6.2.1 提示词的组合创新
把不同场景、不同逻辑的提示词要素组合，产生新的效果，比如 "用编程思路写一篇小说，把情节设计成代码逻辑"。
6.2.2 角色扮演提示词设计
让模型扮演特定角色（如历史人物、专业人士），通过提示词设定角色的身份、性格、知识范围，比如 "你是唐朝的诗人李白，用七言绝句写一首赞美春天的诗"。
6.2.3 复杂任务拆解与提示词链
把大型任务拆成多个关联的小任务，为每个小任务设计提示词，形成提示词链，让模型逐步完成，比如制作一份市场调研报告，先让模型分析行业现状，再让模型总结竞争格局，最后让模型提出建议。
6.3 学习方法
6.3.1 跨界联想练习
从不同领域的知识中找灵感，比如从音乐节奏联想到提示词的结构节奏。
6.3.2 创意挑战
每周设定一个创意主题，比如 "用提示词让模型生成一个结合科幻和古风的故事"，不断尝试新的提示词设计。
6.3.3 社区交流
在 AI 提示词社区（如 PromptHero 社区）分享自己的创意提示词，学习别人的创新思路。
6.4 工具推荐
6.4.1 高级 AI 平台（如 Claude、GPT-4）
支持更复杂的提示词和更长的对话，能实现更多创新玩法。
6.4.2 提示词社区平台（如 PromptHero、Hugging Face 社区）
可以查看全球用户的创意提示词，获取灵感和反馈。
7. 各阶段常见问题及解决办法
7.1 阶段一常见问题
7.1.1 问题：模型经常不理解提示词
解决办法：把提示词改得更短、更简单，只保留核心需求，比如不说 "我想知道一些关于那个蓝色的、会飞的动物的事情"，而说 "介绍海鸥"。
7.1.2 问题：生成的内容和预期完全无关
解决办法：检查提示词中是否有关键词错误，比如想让模型写 "苹果手机"，却写成了 "苹果水果"，修改关键词后重新尝试。
7.2 阶段二常见问题
7.2.1 问题：加入多个要素后，模型只回应部分要素
解决办法：把最重要的要素放在提示词开头，并用特殊符号（如【】）标注，比如 "【风格：严肃】【数量：3 条】写关于消防安全的注意事项"。
7.2.2 问题：不知道该加哪些要素
解决办法：从 "谁用、用在哪、要达到什么效果" 三个角度思考，比如学生用的学习建议，要加入 "适合中学生""简单易行" 等要素。
7.3 阶段三常见问题
7.3.1 问题：模型生成的内容逻辑混乱
解决办法：在提示词中明确列出逻辑顺序，比如 "按时间先后顺序，先写古代的交通方式，再写现代的交通方式，最后写未来的交通方式"。
7.3.2 问题：复杂指令无法完整执行
解决办法：把复杂指令拆成 2-3 个短句，用序号标明，比如 "1. 介绍什么是人工智能；2. 说明人工智能的 3 个应用领域；3. 每个领域举 1 个例子"。
7.4 阶段四常见问题
7.4.1 问题：场景专属术语用不好
解决办法：先在专业资料中确认术语的正确用法，再用简单句解释术语，比如 "用 Python 写一个爬虫程序（爬虫程序指自动抓取网页信息的程序）"。
7.4.2 问题：提示词不符合场景需求
解决办法：找该场景下的优秀作品当参考，分析作品特点，再把特点转化为提示词要素，比如写公众号文章，参考优秀公众号文章的风格，在提示词中加入 "标题吸引人、段落简短、有 emoji" 等要素。
7.5 阶段五常见问题
7.5.1 问题：不知道如何优化提示词
解决办法：从模型的回复反推不足，比如模型回复太简略，就在提示词中加入 "每个点详细说明，至少 50 字"；模型回复偏离主题，就加入 "严格围绕 [主题] 展开，不涉及其他内容"。
7.5.2 问题：多轮提示词衔接不自然
解决办法：在第二轮提示词中引用第一轮的内容，比如 "你之前提到 [第一轮内容]，请针对这一点进一步说明"。
7.6 阶段六常见问题
7.6.1 问题：创意提示词效果不稳定
解决办法：记录每次创意提示词的效果，总结哪些要素组合更容易成功，形成自己的创意模板。
7.6.2 问题：复杂任务链执行中断
解决办法：在每个环节的提示词中明确和上一环节的关联，比如 "基于上一步生成的市场数据，分析其中的 3 个关键趋势"，并简化每个环节的任务难度。
8. 学习资源推荐
8.1 入门级资源
8.1.1 大模型官方帮助文档
里面有基础提示词示例和使用说明，适合新手了解基本规则。
8.1.2 短视频平台（抖音、快手）"提示词入门" 教程
视频讲解直观，步骤清晰，容易理解。
8.2 进阶级资源
8.2.1 CSDN 平台 "提示词技巧" 专栏
有大量技术场景下的提示词案例和分析，适合阶段四、五学习。
8.2.2 书籍《提示词工程：让 AI 按你的想法工作》
系统讲解提示词的原理和优化方法，适合深入学习。
8.3 创新级资源
8.3.1 AI 提示词国际社区（如 Reddit 的 r/PromptEngineering）
能看到全球用户的创意提示词和前沿玩法。
8.3.2 大模型开发者论坛
了解大模型的技术原理，从底层逻辑上优化提示词设计。