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提示词基础

入门

大多数"糟糕的 AI 结果"其实都源于描述不充分的提示词。修正提示词，输出就会脱胎换骨——无需任何技巧。这是基础；提示词中的一切都建立在它之上，而且它能迁移到任何 AI 上。

唯一的习惯：清晰且直接​

把模型当成一位才华横溢、但只会从字面理解、读不懂你心思的新同事。告诉它五件事：

要素问问自己示例
目标我究竟想要什么？"写一封陌生开发邮件……"
受众它是写给谁的？"……写给一位忙碌的医院采购经理"
背景它需要知道什么？"我们销售排班软件；每周为他们节省约 6 小时"
格式输出应该是什么形态？"不超过 120 个词，3 个短段落，一个行动号召"
语气它听起来应该是怎样的？"专业、亲切，不咄咄逼人"

组合起来：

"写一封陌生开发邮件，写给一位忙碌的医院采购经理。我们销售的排班软件每周大约为他们节省 6 小时。不超过 120 个词，三个短段落，专业而亲切但不咄咄逼人，以一个清晰的行动号召结尾。"

这条提示词每次都会胜过"写一封陌生开发邮件"。

五个以小博大的升级技巧​

  1. 给出一个示例。 给一个你想要的风格或格式的样例（"匹配这段文字的语气：……"），比用语言描述教得更快。这就是*少样本（few-shot）*提示——参见把少样本用对。
  2. 赋予它一个角色。 "你是一位一丝不苟的文字编辑"会引导出恰当的行为。
  3. 在难题上要求它展示思考过程。 "在给出最终答案前一步一步地推理"能提升推理质量（思维链）。
  4. 约束输出。 "只回复 JSON，不要任何前言。""恰好 5 条要点。"具体的形态更易于使用。
  5. 迭代。 你的第一条提示词只是草稿。用平实的语言去打磨："更短""更技术性""加一个反方论点"。

应当抛弃的反模式​

  • ❌ 关键词堆砌（"邮件 客户 折扣"）——你不是在用搜索引擎。请写完整的句子。
  • ❌ 把诉求埋没在大段背景之中。对于长输入，把指令放在最上面，并且在结尾重述一遍。
  • ❌ 含糊的质量词（"做得好一点／专业一点"），却不说明这对你意味着什么。
  • ❌ 假设它记得之前的对话。默认情况下它并不记得——参见Token、上下文与记忆。

现在就试试​

在下方构建一条结构化提示词，然后把它复制到 Claude 里。注意一下，指明角色、目标、格式和语气是如何改变一切的：

你的提示词
Task: <what you want done>
If you're unsure or lack the information, say so instead of guessing.

然后拿一条你平时会随手输入的提示词，在这里重建它，并把两份输出并排比较。这种对比就是整堂课的精髓。

下一步​