提示词(Prompt Engineering)核心思维

一、提示词的 4 大核心原则

明确目标(Goal First)

在构造提示词时,必须清晰定义任务目标。避免模糊的表述,尽量提供具体细节。例如,任务需包含主题、结构、数量等关键要素。

示例:

模糊表述:"写一份方案。"

优化表述:"撰写一份《PLDH平台数据治理方案》大纲,包含5个章节,每章3条要点,聚焦数据清洗与标准化流程。"

给足上下文(Add Context)

上下文信息直接影响AI输出的质量。需提供背景、任务条件及示例风格,帮助AI理解需求。

背景:说明行业、用户群体或项目阶段。

任务条件:明确格式、范围或限制条件。

示例风格:引用具体案例或模板风格。

示例:

"背景:PLDH平台服务于制造业企业,需符合ISO 55000标准。任务条件:输出方案需包含风险评估模块。风格示例:参考麦肯锡报告的金字塔结构。"

指定输出结构(Structure Output)

通过结构化要求引导AI生成符合预期的内容。使用标题、列表或表格等形式约束输出格式。

示例:

"按以下结构输出:

  1. 背景(200字以内)
  2. 核心问题(分点列3项)
  3. 解决方案(每项对应问题)
  4. 实施计划(时间表表格)。"

可控迭代(Iterate & Control)

初始提示词可能需要多次调整。通过迭代指令优化结果,而非追求一次性完美。

示例:

"分析当前提示词,提出改进建议:缩短长度、增强可操作性,并生成修正版本。"

其他实用技巧

  • 角色扮演:指定AI扮演特定角色(如"资深数据架构师"),提升专业性。
  • 负面示例:说明"避免哪些内容",如"不要使用技术缩写"。
  • 分步拆分:复杂任务分解为多轮对话,逐步细化需求。

通过上述原则,可显著提升AI生成内容的准确性与实用性。

二、写提示词最万能的结构模板(记住这个就能打天下)

clike 复制代码
你将扮演:{角色}

任务目标:
{你想要得到的最终产物}

背景信息(上下文):
{和任务相关的背景、数据、业务说明、输入示例等}

输出要求(最关键):
- 结构:{按什么目录、什么标题输出}
- 风格:{正式/简洁/学术/咨询风}
- 格式:{列表/表格/Markdown/代码块}
- 限制条件:{不废话、不要重复、不要使用 AI 口吻等}

示例(可选但效果最好):
{你想要的示例输出格式或写法}

开始生成吧。

三、一句话总结

只要你做到:

👉 目标明确

👉 上下文丰富

👉 结构清晰

👉 能让 AI 自我迭代

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