其实【人设和回复逻辑】的设置就是我们常说的提示词工程「Prompt Engineering」。学会提示词是迈向大模型应用的第一步，也是我们普通人使用AI要掌握的基本技能。

究竟什么是提示词？如何写好提示词？既然AI能自动生成提示词，为啥还要费劲去学提示词？

本文就围绕这三个问题进行展开聊聊。首先，回答最后一个问题，然后是第1、第2个问题。

一、为什么要学提示词？

虽然AI能够自动生成提示词，但其能力存在本质局限。大模型的输出质量直接取决于输入质量，模糊指令会放大"知识幻觉"风险，不同模型版本间的差异更会导致结果的不稳定。

人类的核心价值在于： 精准锚定任务意图、注入领域知识、通过思维链引导分步推理、建立反馈闭环持续优化输出。

这些能力使得人类在关键环节不可替代，就像智能汽车自动驾驶仍需人类设置目的地和应急接管，并不能完全依赖AI。

提示词工程目前已发展为系统化技能，包含基础指令优化到动态交互的四层进化路径。未来人机协作将形成"双螺旋"结构：*人类负责战略层的需求拆解和场景建模，AI执行战术层的方案生成。*

掌握提示词技能不仅需要理解如何结构化表达知识（如用SWOT框架或APA格式），更要建立质量管控意识，能够像程序员调试代码般持续迭代提示模板。

它就像编程语言之于开发者：既是我们指挥AI的"魔杖"，也是理解智能系统运作机理的窗口。Gartner预测，到2025年，这项数字素养可使工作效率提升3倍，因为它的本质是驾驭智能时代的元能力——在混沌的可能性中构建确定性。

二、什么是提示词？

提示词（Prompt）本质上是一种注入式指令，它是用户输入到 AI 模型中的一段文本或指令，引导模型生成特定的响应或完成特定的任务。

简单来说，提示词就像是你与 AI 对话的起点，你通过它设定对话的背景和需求，AI 基于这些信息为你生成回应。

提示词不仅是简单的文字输入，而是包含任务目标、知识背景、输出要求等要素的引导系统。 就像使用搜索引擎时输入的关键词，但更强调结构化表达。

好的提示词能帮助AI准确理解意图，如同给经验丰富的厨师递上包含食材清单、忌口信息、菜品风格的定制菜单。

在技术层面，提示词通过调整输入信息的向量空间分布，影响大模型的注意力机制，最终决定生成内容的逻辑结构、专业深度和准确度。

三、如何写好提示词？

核心原则：将AI视为实习生，尽量向 TA 提供完整的"工作说明书"‌

‌要素结构化：遵循STAR法则‌

‌- 场景（Situation）‌：明确背景（如"作为跨境电商运营人员"）

‌- 任务（Task）‌：具体需求（“撰写亚马逊产品页文案”）

‌- 行动（Action）‌：指定框架（“采用AIDA模型：Attention吸引→Interest兴趣→Desire欲望→Action行动”）

‌- 结果（Result）‌：输出标准（“包含3个变体标题，嵌入关键词wireless earphones，禁用营销话术”）

案例优化：

优化前：“写耳机广告”

优化后：“为25-35岁科技爱好者设计无线耳机英文广告，用FAB法则（功能-优势-利益），对比AirPods Pro的续航数据，输出三版不同风格的文案”

‌知识嵌入：像程序员定义变量‌

法律类提示：嵌入法条，比如：“根据《个人信息保护法》第38条，分析跨境数据合规路径”。

学术类提示：指定格式，比如：“用APA第7版综述区块链在供应链金融的应用，引用2020年后文献，标注DOI号”。

编程类提示：约束条件，比如：“用Python写爬虫脚本，遵守robots.txt，设置3秒延迟，异常处理包含ConnectionError重试机制”。

‌思维引导：搭建认知脚手架‌

‌分步拆解‌：“先解释量子计算原理→列举当前技术瓶颈→预测2030年应用场景→设计科普教学方案”

‌框架约束‌：使用"SCQA模型"（情境-冲突-问题-答案）或"5W1H"框架

‌反例警示‌：“避免使用比喻修辞，不讨论政治敏感话题，若涉及统计数据需标注来源年份”

‌避坑指南：‌

避免绝对化表述（如"所有"“必须”），改用概率化指令（“优先考虑…”“建议包含…”）

复杂任务使用分隔符分段：## 核心需求 ## [必含要素] || [禁止事项]

持续测试迭代：将提示词视为"人机协作的API接口"，通过持续测试迭代（建议建立提示词库并标注版本号），逐步训练出与你思维同频的"数字外脑"。

最后奉上12个精选的Prompt框架，该图来源于waytoAGl.com

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