一、概述

AI提示最佳實(shí)踐不再僅僅是技術(shù)訣竅；它是一種技能，決定了我們?nèi)绾斡行У乩?ChatGPT、Claude 和 Gemini 等模型。預(yù)計(jì)到 2025 年，全球提示工程市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到5050 億美元，到 2034 年的復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到 33%。然而，研究表明，78% 的 AI 項(xiàng)目失敗源于糟糕的提示設(shè)計(jì)，而非模型限制。這充分表明，提示質(zhì)量至關(guān)重要。

AI 提示工程（Prompt Engineering）是指設(shè)計(jì)和優(yōu)化用于指導(dǎo)人工智能模型（特別是大型語(yǔ)言模型）生成特定輸出的“提示”（Prompt）的技術(shù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示，幫助AI理解用戶的意圖，從而產(chǎn)生更符合期望的結(jié)果。就像廚師根據(jù)菜譜選擇食材和烹飪方法，提示工程師通過(guò)選擇合適的詞語(yǔ)、語(yǔ)句和結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)AI生成高質(zhì)量的文本、代碼、圖像等。

提示工程的核心在于使用自然語(yǔ)言精心設(shè)計(jì)指令，引導(dǎo) AI 模型生成實(shí)用且準(zhǔn)確的響應(yīng)。精心設(shè)計(jì)的提示可以區(qū)分模糊通用的輸出和根據(jù)您的需求量身定制的輸出。這在各個(gè)行業(yè)都至關(guān)重要：開發(fā)人員依靠提示來(lái)生成或調(diào)試代碼；作家使用提示來(lái)撰寫 SEO 內(nèi)容；客戶支持團(tuán)隊(duì)使用提示來(lái)自動(dòng)回復(fù)或匯總工單。

本文客涵蓋了基本的最佳實(shí)踐——從設(shè)置背景和角色，到包括示例、約束和迭代調(diào)整，以便您可以獲得可靠的、符合目標(biāo)的 AI 輸出。

二、為什么了解模型對(duì)于提示工程至關(guān)重要

1.了解模型的功能

每個(gè)AI 助手都有各自的優(yōu)勢(shì)。GPT-4 擅長(zhǎng)創(chuàng)意寫作；Claude 擅長(zhǎng)分析，而Gemini則更擅長(zhǎng)處理圖像和多種內(nèi)容類型。了解這些差異有助于您選擇合適的工具，避免遇到挫折。

2. 技術(shù)規(guī)格很重要

檢查模型的Token限制，這決定了您在單次對(duì)話中可以處理多少文本。上下文記憶會(huì)影響模型記住長(zhǎng)篇對(duì)話早期部分的能力。某些模型比其他模型更好地支持特定格式，例如 JSON、XML 或代碼。這些限制會(huì)直接影響工作流程和輸出質(zhì)量。

3. 文檔可能會(huì)有幫助

公司會(huì)發(fā)布指南，介紹他們的人工智能功能以及如何有效使用。這些指南會(huì)定期更新，包含新功能和修復(fù)。閱讀這些指南可以讓你免于猜測(cè)。

4.測(cè)試和迭代

對(duì)一個(gè)AI有效的方法可能對(duì)另一個(gè)AI無(wú)效。用不同的助手測(cè)試你的請(qǐng)求，看看哪個(gè)能帶來(lái)最佳效果。這有助于你找到最有效的方法，滿足你的需求。

三、10 個(gè) AI 提示工程最佳實(shí)踐

1. 盡可能具體

具體性是有效 AI提示工程的基石。精心設(shè)計(jì)的具體提示可以消除歧義并提供清晰的方向，使 AI 能夠精準(zhǔn)地提供您所需的信息，而不是泛泛而談或支離破碎的回答。關(guān)鍵在于找到適當(dāng)?shù)钠胶狻峁┳銐虻募?xì)節(jié)來(lái)引導(dǎo) AI，但又不會(huì)讓其被不必要的信息淹沒(méi)。

具體提示的基本要素

?詳細(xì)背景：建立全面的背景信息，包括主題、范圍、限制條件和情境因素。這種背景基礎(chǔ)不僅能幫助人工智能理解你的提問(wèn)內(nèi)容，還能理解你提問(wèn)的原因，以及應(yīng)該根據(jù)哪些參數(shù)來(lái)做出回應(yīng)。

?所需格式：明確定義您希望的信息結(jié)構(gòu)——無(wú)論是編號(hào)列表、項(xiàng)目符號(hào)、表格、執(zhí)行摘要、分步指南還是敘述性報(bào)告。請(qǐng)包含對(duì)標(biāo)題、副標(biāo)題、視覺(jué)元素和組織層級(jí)的偏好設(shè)置。

?輸出長(zhǎng)度：請(qǐng)指定確切的字?jǐn)?shù)、段落數(shù)或頁(yè)數(shù)限制，而不要使用“簡(jiǎn)要”或“詳細(xì)”等模糊術(shù)語(yǔ)。例如，要求“正好 300 字”或“5 個(gè)要點(diǎn)，每個(gè)要點(diǎn) 2-3 句話”，以確保適當(dāng)?shù)姆秶?/span>

?詳細(xì)程度：明確指出您需要的是高級(jí)概述、技術(shù)深度剖析、入門級(jí)講解還是專家級(jí)分析。這可以防止 AI 誤判您的專業(yè)水平或信息需求。

?語(yǔ)氣與風(fēng)格：定義語(yǔ)氣、正式程度和風(fēng)格——無(wú)論是學(xué)術(shù)性、對(duì)話性、說(shuō)服性、技術(shù)性還是創(chuàng)意性。請(qǐng)考慮您的目標(biāo)受眾，并相應(yīng)地進(jìn)行指定，以確保溝通風(fēng)格得當(dāng)。

?示例和比較：要求提供特定類型的插圖、類比、案例研究或比較分析，以增強(qiáng)理解并為抽象概念提供具體的參考點(diǎn)。

增強(qiáng)提示示例：

撰寫一份詳細(xì)的500字執(zhí)行摘要，分析2022年至2024年B2B科技公司新興的社交媒體營(yíng)銷趨勢(shì)。摘要結(jié)構(gòu)如下：(1) 開頭一段，明確三大重要趨勢(shì)；(2) 三個(gè)部分，每部分100-125字，分別探討領(lǐng)英視頻內(nèi)容策略、人工智能驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化以及思想領(lǐng)導(dǎo)力定位；(3) 結(jié)尾一段，提出切實(shí)可行的建議。請(qǐng)采用專業(yè)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)氣，適合高管層。盡可能包含具體指標(biāo)，并推薦兩種圖表類型，以便更好地可視化跨平臺(tái)的參與度數(shù)據(jù)和投資回報(bào)率比較。

2. 使用分步說(shuō)明

• 將大請(qǐng)求分解成小部分——不要一次性請(qǐng)求所有的事情，而是引導(dǎo)人工智能一步一步地完成你想要的事情
• 為什么這有幫助——復(fù)雜的任務(wù)可能會(huì)讓人工智能感到困惑，導(dǎo)致答案混亂或不完整。清晰的步驟可以創(chuàng)建一個(gè)邏輯流程，讓一切井然有序。
• 使用編號(hào)列表或項(xiàng)目符號(hào)——用清晰的順序來(lái)組織你的請(qǐng)求，比如“先做這個(gè)，然后做那個(gè)，最后總結(jié)一下”
• 非常適合復(fù)雜的任務(wù)——非常適合教程、數(shù)據(jù)審查、研究項(xiàng)目以及任何多部分內(nèi)容的創(chuàng)作

實(shí)際有效的例子：

• 編碼幫助：“首先解釋一下這個(gè)是做什么的，然后給我看代碼，最后給我一個(gè)例子”
• 數(shù)據(jù)分析：“從數(shù)據(jù)顯示的內(nèi)容開始，然后找到主要模式，最后指出我們應(yīng)該如何處理?！?/span>
• 研究：“從背景信息開始，介紹主要發(fā)現(xiàn)，最后闡述其含義”

示例請(qǐng)求——“請(qǐng)幫我理解智能手機(jī)：首先，請(qǐng)用簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)解釋它們?yōu)楹巍悄堋?。其次，?qǐng)列舉人們?nèi)粘Ｊ褂弥悄苁謾C(jī)的三種方式。第三，請(qǐng)列舉一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)和一個(gè)問(wèn)題。最后，請(qǐng)用兩句話總結(jié)一下?！?/span>

這種方法將大量的請(qǐng)求轉(zhuǎn)化為清晰、有條理的回應(yīng)。

3. 賦予AI角色或個(gè)性

告訴人工智能扮演誰(shuí)——不要給出通用的回答，而是要求人工智能扮演特定的角色，比如老師、營(yíng)銷人員、醫(yī)生或朋友

角色為何重要——不同的角色使用不同的語(yǔ)言，關(guān)注不同的細(xì)節(jié)，并以獨(dú)特的方式解決問(wèn)題。老師會(huì)一步步講解，而顧問(wèn)則會(huì)提供戰(zhàn)略建議。

塑造整個(gè)響應(yīng)— 該角色影響：

• 語(yǔ)言有多復(fù)雜
• 哪些細(xì)節(jié)需要強(qiáng)調(diào)
• 總體基調(diào)和方法
• 使用了哪些例子或?qū)Ρ?/span>

簡(jiǎn)單角色示例：

• “扮演一名數(shù)學(xué)老師，幫助一個(gè)十歲的孩子學(xué)習(xí)分?jǐn)?shù)”
• “你是一位資深設(shè)計(jì)師，正在審查初級(jí)設(shè)計(jì)師的作品”
• “以健身教練的身份制定初學(xué)者鍛煉計(jì)劃”
• “做一個(gè)友善的鄰居，向鄰居解釋如何修理漏水的水龍頭”

適用于任何專業(yè)水平——您也可以指定經(jīng)驗(yàn)水平：“扮演初學(xué)者廚師”與“您是專業(yè)廚師”給出的建議不同

按需混合角色——“成為一名鼓舞人心的老師，同時(shí)也是一名編程專家”將支持性語(yǔ)氣與技術(shù)知識(shí)相結(jié)合

這個(gè)簡(jiǎn)單的技巧使 AI 響應(yīng)感覺(jué)更自然并且更能滿足您的特定需求。

4. 使用上下文和約束

人工智能在具備語(yǔ)境的情況下才能發(fā)揮最佳效果。如果沒(méi)有語(yǔ)境，你通常會(huì)得到泛泛而談、膚淺的回應(yīng)。添加品牌語(yǔ)調(diào)、目標(biāo)受眾、位置、語(yǔ)氣和輸出格式等細(xì)節(jié)，有助于模型生成與品牌相關(guān)的結(jié)果。

例如，不要問(wèn)：

“為智能手表撰寫產(chǎn)品描述。”

你可以說(shuō)：

為一款面向精通科技的 Z 世代用戶的智能手表撰寫 100 字的產(chǎn)品描述。語(yǔ)氣要輕松詼諧，并保持在高中閱讀水平。

這個(gè)小小的改變賦予了AI一個(gè)清晰的框架。它避免了乏味的營(yíng)銷文案，并根據(jù)你的需要定制產(chǎn)品。

提示中包含的有用約束：

• 字?jǐn)?shù)： “保持在150字以內(nèi)?！?/span>
• 語(yǔ)言水平： “按照五年級(jí)的閱讀水平寫作?！?/span>
• 語(yǔ)氣/風(fēng)格： “使用專業(yè)但友好的語(yǔ)氣?！?/span>
• 格式： “以粗體標(biāo)題用項(xiàng)目符號(hào)回答?！?/span>

您提供的相關(guān)信息越多，人工智能需要猜測(cè)的就越少，結(jié)果就越好。

5. 迭代和完善提示

a. 首次嘗試很少能完美無(wú)缺——不要指望第一次就能完美地給出提示。當(dāng)你微調(diào)你的請(qǐng)求時(shí)，AI 的響應(yīng)會(huì)有所改進(jìn)

b. 一次改變一件事— 如果響應(yīng)不太正確，則僅調(diào)整一個(gè)元素：

• 使語(yǔ)氣更隨意或正式
• 添加更多具體細(xì)節(jié)
• 改變結(jié)構(gòu)或格式
• 調(diào)整長(zhǎng)度或復(fù)雜度

c. 使用后續(xù)提示——無(wú)需從頭開始，而是在現(xiàn)有基礎(chǔ)上繼續(xù)推進(jìn)：

• “讓對(duì)話更具對(duì)話性”
• “添加三個(gè)具體例子”
• “將其縮短為兩段”
• “更清楚地解釋一下這部分”

d. 保留有效的方法——當(dāng)你找到一個(gè)能帶來(lái)良好結(jié)果的提示結(jié)構(gòu)時(shí)，將其保存為未來(lái)類似請(qǐng)求的模板

e. 追蹤你的進(jìn)步——注意哪些變化帶來(lái)了最大的改變，這樣你就可以把這些經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到新的任務(wù)中

f. 示例進(jìn)展：

• “寫關(guān)于咖啡的文章”（太模糊）
• “寫關(guān)于咖啡的好處”（更好但仍然很寬泛）
• “用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言寫出咖啡對(duì)忙碌的專業(yè)人士的 3 個(gè)健康益處”（好多了?。?/span>
• 將提示視為一次對(duì)話，而不是單一的命令。

6. 系統(tǒng)提示與用戶提示

a. 兩種指令類型——通過(guò)編程使用人工智能時(shí)，你可以設(shè)置兩種不同類型的協(xié)同工作的消息

b. 系統(tǒng)提示設(shè)置規(guī)則——這些規(guī)則告訴人工智能如何整體表現(xiàn)：

• 擁有什么樣的性格
• 如何格式化回復(fù)
• 應(yīng)始終遵循哪些規(guī)則
• 永遠(yuǎn)不要做什么

c. 用戶提示詢問(wèn)具體的事情——這些是你的實(shí)際請(qǐng)求或問(wèn)題，會(huì)觸發(fā)人工智能采取行動(dòng)

d. 為什么要分開——系統(tǒng)提示在對(duì)話中保持一致，而用戶提示則根據(jù)每次的需求而變化

e. 系統(tǒng)提示示例：

• “始終以要點(diǎn)形式回復(fù)”
• “提供幫助，但不要解釋你的理由”
• “像一位友善的老師一樣寫作”
• “使用適當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)法高亮來(lái)格式化所有代碼示例”

f. 它們?nèi)绾螀f(xié)同工作：

• 系統(tǒng)：“你是一位專業(yè)的電子郵件撰寫者，說(shuō)話簡(jiǎn)潔?！?/span>
• 用戶：“寫一封后續(xù)郵件給客戶，告知我們會(huì)議延期的情況”

g. 最適合開發(fā)人員——這種方法適用于構(gòu)建應(yīng)用程序或聊天機(jī)器人，因?yàn)槟Ｍ谒薪换ブ斜３忠恢碌男袨?/span>

將系統(tǒng)提示視為永久的個(gè)性設(shè)置，將用戶提示視為特定請(qǐng)求。

7. 在提示中使用示例

引導(dǎo)人工智能的最佳方法之一是向它展示你所期望的內(nèi)容。這被稱為一次性或少量提示——在提示中包含一個(gè)或多個(gè)示例。這有助于模型學(xué)習(xí)模式，減少隨機(jī)或不一致的回復(fù)。

這種方法對(duì)于分類、語(yǔ)調(diào)匹配、翻譯或格式化等結(jié)構(gòu)化任務(wù)尤其有用。通過(guò)向 AI 展示輸入內(nèi)容以及預(yù)期輸出，可以減少混淆并提高準(zhǔn)確性。

這是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

這為模型提供了一個(gè)清晰的模板。您的示例越相關(guān)、越準(zhǔn)確，您獲得符合預(yù)期結(jié)果的可能性就越大。如果您希望多個(gè)響應(yīng)保持一致，請(qǐng)使用此方法。

8.避免使用過(guò)于復(fù)雜的語(yǔ)言

a. 簡(jiǎn)單有效——清晰、直接的提示通常比花哨、復(fù)雜的提示效果更好

b. 不要把所有內(nèi)容塞進(jìn)一個(gè)句子里——冗長(zhǎng)、混亂且包含多個(gè)條件的句子會(huì)讓 AI 難以理解你真正想要什么

c. 使用日常用語(yǔ)——寫作時(shí)要像和朋友聊天一樣，而不是在寫研究論文。避免使用復(fù)雜的詞匯和短語(yǔ)。

d. 視覺(jué)上分解：

• 不同的請(qǐng)求之間使用換行符
• 將條件放在項(xiàng)目符號(hào)中
• 將主要任務(wù)與格式說(shuō)明分開
• 突出重要細(xì)節(jié)

e. 錯(cuò)誤示例： “請(qǐng)對(duì)社交媒體趨勢(shì)進(jìn)行全面分析，確保語(yǔ)氣專業(yè)且引人入勝，格式包括不超過(guò) 200 字的要點(diǎn)以及來(lái)自三個(gè)不同平臺(tái)的示例?！?/span>

f. 好的例子： “分析當(dāng)前的社交媒體趨勢(shì)。

• 要求：
• 專業(yè)但引人入勝的語(yǔ)氣
• 最多200字
• 使用項(xiàng)目符號(hào)
• 包括來(lái)自 Facebook、Instagram 和 Twitter 的示例”

g. 為什么這很重要——人工智能處理清晰的指令比處理復(fù)雜的指令更好。簡(jiǎn)單的提示可以減少困惑，讓你更接近你真正需要的東西。

把提示想象成給出指示——較短且清晰，而較長(zhǎng)且令人困惑。

9.跨用例和模型進(jìn)行測(cè)試

a. 沒(méi)有放之四海而皆準(zhǔn)的答案——一個(gè)非常適合寫作的題目，可能完全不適合數(shù)據(jù)分析或總結(jié)。每種任務(wù)類型都需要不同的方法。

b. 不同的 AI 助手表現(xiàn)不同——ChatGPT 上表現(xiàn)良好的功能，在 Claude 或其他AI 工具上可能效果不佳。每個(gè)助手都有自己的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。

c. 針對(duì)不同的工作測(cè)試相同的提示：

• 撰寫創(chuàng)意內(nèi)容
• 分析數(shù)據(jù)或信息
• 總結(jié)長(zhǎng)篇文章
• 回答問(wèn)題
• 逐步解決問(wèn)題

d. 比較不同的人工智能助手——嘗試用不同的人工智能工具給出最佳提示，看看哪個(gè)能更好地滿足你的特定需求

e. 使用測(cè)試工具——許多網(wǎng)站都提供了提示測(cè)試平臺(tái)，您可以：

• 在多個(gè) AI 模型中測(cè)試相同的提示
• 并排比較答案
• 保存成功的提示以供將來(lái)使用
• 追蹤最有效的方法

f. 記錄哪些提示最有效——記錄哪些提示對(duì)哪些任務(wù)以及哪些AI助手最有效。這可以節(jié)省時(shí)間，并隨著時(shí)間的推移改善你的結(jié)果。

g. 從小處著手，然后擴(kuò)展——先用簡(jiǎn)單的例子進(jìn)行測(cè)試，然后在知道什么有效后嘗試更復(fù)雜的請(qǐng)求

將其想象成食譜測(cè)試——適用于餅干的食譜可能不適用于面包。

10. 記錄并版本控制你的提示

a. 保存提示集合——將最有效的提示保存在文檔或應(yīng)用程序中，以便重復(fù)使用，而不必每次都從頭開始

b. 追蹤你所做的更改— 當(dāng)你改進(jìn)提示時(shí)，寫下：

• 您更改了什么
• 你為什么改變它
• 效果好還是壞
• 具體成果有哪些改進(jìn)

c. 按目的組織— 根據(jù)已保存的提示的作用進(jìn)行分組：

• 寫作任務(wù)（電子郵件、博客、社交媒體）
• 分析工作（數(shù)據(jù)審查、研究）
• 創(chuàng)意項(xiàng)目（頭腦風(fēng)暴、講故事）
• 解決問(wèn)題（故障排除、規(guī)劃）

d. 對(duì)改進(jìn)進(jìn)行版本控制— 像軟件更新一樣，為提示提供版本號(hào)：

• “電子郵件編寫器 v1” → “電子郵件編寫器 v2（添加語(yǔ)氣規(guī)范）”
• 注意哪個(gè)版本最適合不同情況

e. 對(duì)于大型項(xiàng)目至關(guān)重要——如果您正在構(gòu)建聊天機(jī)器人、自動(dòng)化內(nèi)容工具或常規(guī) AI 工作流程，良好的提示記錄可以節(jié)省數(shù)小時(shí)的重復(fù)工作

f. 簡(jiǎn)單的跟蹤方法——使用基本的電子表格或筆記應(yīng)用程序，其中包含以下列：提示文本、目的、版本、結(jié)果、注釋

把它想象成保存一本食譜——好的食譜值得保存并隨著時(shí)間的推移不斷改進(jìn)。

四、AI 提示工程中應(yīng)避免的常見(jiàn)錯(cuò)誤

1. 太模糊

詢問(wèn)“幫我寫點(diǎn)東西”而不是“寫一封 200 字的電子郵件給客戶，說(shuō)明發(fā)貨延遲”，AI 會(huì)猜測(cè)你需要什么。

2.忘記設(shè)定期望

如果不告訴人工智能要扮演什么角色（老師、專家、朋友）或你想要什么格式（項(xiàng)目符號(hào)、段落、步驟），就會(huì)導(dǎo)致通用的響應(yīng)。

3. 跳過(guò)反饋循環(huán)

永遠(yuǎn)不要要求 AI 反復(fù)檢查其工作或根據(jù)你的反饋進(jìn)行修改。簡(jiǎn)單的補(bǔ)充，例如“檢查準(zhǔn)確性”或“使其更具對(duì)話性”，就能顯著提升結(jié)果。

4. 在一個(gè)請(qǐng)求中塞入太多內(nèi)容

嘗試讓人工智能一次性完成內(nèi)容編寫、完美格式化、事實(shí)核查以及針對(duì)不同受眾進(jìn)行優(yōu)化，通常會(huì)產(chǎn)生混亂的結(jié)果。

5. 只測(cè)試快樂(lè)路徑

不要嘗試在提示中使用不常見(jiàn)的輸入、極端情況或不同的場(chǎng)景。簡(jiǎn)單請(qǐng)求中有效的方法可能會(huì)因復(fù)雜或意外的輸入而失效。

6. 不從失敗中吸取教訓(xùn)

將糟糕的回應(yīng)視為死路，而不是改進(jìn)方法的機(jī)會(huì)。

7. 期望立即達(dá)到完美

好的提示是隨著時(shí)間的推移通過(guò)測(cè)試和調(diào)整而形成的，而不是第一次嘗試。