如何高效使用AI，提示词是一个关键。 根据谷歌发布的《Prompt Engineering》方法，我们可以把高效提示看作一门融合语言学、交互设计与工程规范的“复合技艺”。它要求我们既要像产品经理那样定义目标，又要像写作者那样把话说清楚，还要像工程师那样可复用、可评估、可迭代。本文试图拆开这套思路，让你在和任何 LLM 对话时，都能从“会问”跃迁到“会设计”。
如何把“问题”改造成“任务”
人与模型最容易错开的地方，是把开放式好奇心当成可执行任务。有效的提示词先定义任务，再给出可检验的结果形式。与其问“帮我讲讲新能源”，不如改写为：“面向大学新生，用 600 字解释锂电池与固态电池的区别，并给出 3 条面向消费者的购买建议，使用小标题，避免专业术语。”当你把目标、受众、长度、结构与限制都交代清楚，模型的空间被合理压缩，输出才会稳定。
如何从“说清楚”到“说到点”
提示词的清晰度不仅是用词通顺，更是“语义边界”的明确。优秀的提示有三个“对齐”：目的对齐（我们想要的究竟是什么）、对象对齐（写给谁看）、风格对齐（怎么写）。进一步，把“输入假设”说透：是否可以虚构？是否允许主观判断？是否需要列出数据来源？当这些问题在提示里被提前回答，模型不必猜测，自然也更少跑偏。
如何把复杂问题分层拆解
不要把一个大工程塞进一句话里。将任务拆成“角色设定—信息摄取—处理过程—结果校验”四个阶段，每一步都给出极简而明确的子提示。比如先让模型“用三句话复述任务目标”，再让它“列出完成任务所需的输入清单”，随后“按顺序执行 A/B/C 三步”，最后“用检查清单自查是否满足要求”。这不是让模型“显露思维过程”，而是让交互流程变得可控。
如何工程化模板
当你找到一个高命中率的提示结构，立刻把它模板化。一个通用的模板可能长这样：
- 背景：一句话说明业务情境与目标用户。
- 任务：用动词描述要模型“做什么”。
- 输入：列出材料与限制，明确是否允许外部知识。
- 产出：规定格式、长度、风格和验收标准（如是否包含引用、是否需可复制粘贴到某工具）。
- 示例：提供 1–2 个正反例，标明为什么好/为什么不行。
- 迭代：要求模型在输出末尾给出“如何改进提示”的建议，便于下一轮优化。
把这个模板保存为你的“提示词库”，像调用函数一样重复使用，既省时，也保障质量一致性。
如何让模型有据可依
大模型的语言流畅不代表事实可靠。对需要事实正确性的场景，把“证据链”内嵌进提示：明确信息来源（文件、链接、数据库）、引用格式（如作者-年份或脚注），以及“不可回答时的策略”（比如告知不确定，并列出查证路径）。同时，要求模型在关键结论后给出简短的来源标注，提高可审计性。若材料来自你上传的文档，明确“只基于附件，不得外推”。
如何让提示词可检验、可进化
提示设计不是一次性艺术，而是可测可优的工程。把“验收标准”写进提示里：例如“若提案包含三部分且每部分都有 KPI 与预算，即为通过；否则标注为未达标并指出缺失项”。更进一步，用评分维度约束模型的自检，比如“从准确性、覆盖度、可读性三项对输出打分，各项 1–5 分，并用一句话说明扣分原因”。这会逼迫模型对自己的结果进行结构化反思。
如何使用风格与人格
当任务涉及语气与立场，先设定角色与场景。比如“你是一名资深宏观研究员，即将对普通投资者做路演”，角色不仅决定用词，还会影响观点密度与风险提示的力度。记得补充“禁忌清单”，如不使用黑话、不做投资建议、不输出夸大承诺。角色一旦确定，风格就有了锚点。
如何控制提示词安全与合规
在金融、医疗、法律等高风险领域，提示必须带上“安全边框”。包括：不提供个性化建议、不替代专业意见、不鼓励危险行为；对未成年人内容加倍谨慎；对第三方隐私信息不予处理；涉及版权内容时仅做摘要并附上来源。把这些“红线”写在任务顶部，等于给模型装上保险丝。
如何使用多轮协作
很多高质量输出来自多轮协作，而不是单轮提问。一个良性的循环是：先让模型复述任务 → 生成草案 → 让它依据你的评审意见做二次改写 → 要求它提供“改写差异对照”与“下一步建议”。这种“搭档式”工作流，使得提示从一次性指令，变为持续优化的协议。
如何优化输入
与其堆砌“请深思熟虑、请系统化地推理”，不如给出更好的输入。为模型准备干净的数据片段、结构化的字段、统一的时间与单位、明确的术语表，比任何“修辞性提醒”都有效。输入越干净，输出越稳定，这是一条朴素但常被忽略的规律。
如何为为落地而设计
从一开始就为“可用性”设计格式。若结果要进入 Excel、Notion、数据库或幻灯片，提前声明输出为 CSV、Markdown 表格、JSON 或分隔好的段落，并注明字段含义与必填项。别把格式整理外包给读者或同事，那是提示工程的失职。
反例的重要性
只给正面示例，模型会误以为所有相似表达都合理。加入反例能更清晰地绘出禁区。比如：“以下是不可接受的写法：使用‘颠覆’‘神器’等夸张词；给出未经证实的数字；套用陈词滥调的金句。”同时解释为什么不行，模型便能从边界上学会自我约束。
如何让模型学会自我改进
把“元提示”写进提示：要求模型在输出末尾给出“对提示本身的三条改进建议”，并简述“如果采纳，每条会如何影响结果”。这能把每次对话，都变成优化提示的 A/B 测试。长期积累，你会得到一套越用越稳的工作流。
如何把经验沉淀为资产
把每一次高质量对话的提示、输入、输出与评审记录下来，形成可检索的“提示案例库”。给每个提示加上版本号和适用场景标签，如“v1.3｜面向 To C 营销短文｜输出 300–500 字｜不允许夸张修辞”。当团队协作时，这样的资产能迅速对齐大家的质量标准。
两个常见误区
第一，把模型当万能百科。提示词工程的目标不是“让模型知道”，而是“让模型按你的约束完成任务”。第二，沉迷魔咒式语句。与其幻想一串万能咒语，不如脚踏实地地完善目标、输入与验收标准。多数提升都来自流程与数据，而不是华丽的指令。
一套可直接上手的通用框架
为了便于你立即实践，这里给出一段可复用的开场提示（可按需替换方括号内容）：
“你将扮演[角色]，服务对象是[受众]。当前任务是[任务描述]。只基于我随后提供的材料，若信息不足请说明并列出需要的补充。输出采用[格式]，长度[范围]，必须包含[关键要素]，避免[禁忌要素]。先用三句话复述任务与评估标准，再给出结果。结尾附上对本提示的三条改进建议及可能收益。”
这段话的价值在于：它同时完成了角色设定、边界划定、格式约束、复述检查与自我改进五件事，一次到位。
提示词的艺术在于语言的优雅，提示词的科学在于流程的严谨。把两者合在一起，你得到的不是一条“更聪明的问题”，而是一套“可交付的工作流”。当我们把目标、输入、过程、输出与评估整合为一体，模型才真正成为可依赖的协作伙伴。愿你下一次与 AI 对话时，不再纠结“它懂不懂”，而是笃定地想：我是否给出了一个足够好的任务与轨道？
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