AI学习 之 【提示词编写技巧】

目录

1. 核心理念：动笔前，灵魂 4 问

2. 六大核心技巧详解

2.1 CO-STAR 结构化框架

2.2 少样本提示（Few-shot Prompting）

2.3 思维链提示（Chain of Thought, CoT）

2.4 角色扮演

2.5 自我批判与迭代

2.6 约束与边界设定

3. 提示词模板

4. 避坑

宗旨：把 AI 当成一个知识渊博但完全不了解你具体情况的实习助理。你的提示词写得越清晰、越具体，这位“助理”就越显得天才；写得模糊，它就瞬间变成“人工智障”。

1. 核心理念：动笔前，灵魂 4 问

在敲下任何提示词之前，先在脑子里快速过一遍这 4 个问题：

2. 六大核心技巧详解

2.1 CO-STAR 结构化框架

这是最核心的框架，通过 6 个维度确保你的指令滴水不漏。

示例：制定旅行计划

(1)帮我做个京都的旅游攻略。

(2)你是一位有 10 年经验的日本京都地接导游，非常了解当地的小众景点和美食。为我制定一份 5 天 4 夜的京都深度游行程，重点关注人少、适合拍照的寺庙和地道甜品店。先询问我的酒店位置和每日预算；2. 按天规划路线；3. 备注交通卡使用建议。语气亲切、文艺，像朋友之间的闲聊，多用‘我们’、‘不妨’等词汇。我是一名 25 岁的动漫爱好者，对日本传统文化感兴趣，但不喜欢拥挤的网红打卡点。Day 1：上午...（含具体景点名和交通方式）\nDay 2：...\n【每日预算参考】...\n【伴手礼推荐清单】...

2.2 少样本提示（Few-shot Prompting）

核心思想：直接给 AI1-2 个完美的输入输出范例，让它模仿

示例：提取书本信息

2.3 思维链提示（Chain of Thought, CoT）

核心思想：让 AI把草稿纸亮出来，展示一步一步的推理过程，这能极大避免它瞎猜结果

示例：超市打折计算

• Q：“一双鞋原价 200 元，先涨价 10%，再打 8 折，现价多少？”
• A：“先算涨价：200 × 10% = 20，涨价后为 220 元；再算 8 折：220 × 0.8 = 176 元。所以现价是 176 元。” 现在请按同样的推理步骤回答：
• Q：“一箱牛奶原价 80 元，先打 75 折，然后凭会员卡再减 5 元，现在多少钱？”

如果懒得写示例（Few-shot-CoT，少样本思维链），直接用零样本思维链（Zero-shot-CoT）

极简优化（加一句魔法短语）：
“一箱牛奶原价 80 元，先打 75 折，然后凭会员卡再减 5 元，现在多少钱？请一步步推理并给出最终答案。”

2.4 角色扮演

示例：修改简历

优化前：
“帮我把这段工作经历润色一下：我在公司负责发公众号文章。”

优化后：
“你是一位拥有 8 年互联网大厂经验的资深 HR（人力资源总监）。请站在简历筛选者的角度，帮我润色以下工作经历，要求多用数据量化结果（比如增长了百分之多少，阅读量提升了多少）。”

2.5 自我批判与迭代

核心思想：一次生成可能不够好，强迫 AI 自己当“检察官”挑毛病，然后重写

示例：写一段产品介绍

✅两步走指令：

第一步（生成）：
“请为这款新上市的降噪耳机写一段 100 字的朋友圈推广文案。”

第二步（批判与迭代）：
“现在，请你扮演一个挑剔的消费者，从‘太像广告词、不够真实’的角度批评你上面写的文案。批评完 3 个缺点后，请根据批评，重写一版更像普通用户真实体验的文案。”

2.6 约束与边界设定

示例：法律咨询（防胡说八道）

优化前（AI 容易信口开河）：
“公司要辞退我，我能拿多少赔偿金？”

优化后（设定硬边界）：
“你是一位法律助手。重要约束：1. 你只能引用《中华人民共和国劳动合同法》的条文进行回答；2.严禁编造任何法律条款，如果法规里没有明确标准，必须直接回复‘法规未明确，建议咨询当地劳动监察大队’；3. 文末必须声明‘本回复仅供参考，不构成法律意见’。请回答公司辞退赔偿金的问题。”

3. 提示词模板

现实中，我们都是把技巧混着用的，模板如下：

1. 【角色设定】（尽量具体）
2. 【背景交代】（时间、地点、处境）
3. 【任务目标】（想得到什么结果）
4. 【输出要求】（怎么呈现，多久，什么风格）
5. 【禁忌红线】（哪些事绝对不能干）

例：你是一位拥有 10 年经验的 Python 技术专家（角色扮演）。请帮我写一个函数，读取 Excel 文件并统计空值个数（目标）。输出代码前，请先列出你的解题思路步骤（思维链）。代码写完后，请从‘性能’和‘异常处理’两个角度审查你的代码并给出优化版（自我批判）。如果文件超过 1GB，请在代码中添加警告提示（边界约束）。

实际操作中还需要结合具体需求加以限制或提示

4. 避坑