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如何编写更好的AI提示以获得最佳效果

2025-10-02

为什么像“写一篇关于网络安全的文章”这样的AI提示经常失败？缺乏具体性会导致时间和精力的浪费。解决方案在于…… 快捷工程：设计详细的、上下文驱动的命令的实践。通过颠覆“垃圾进，垃圾出”的规则，您可以可靠地从大型语言模型中提取高价值的见解。

掌握清晰表达的艺术

要摆脱模糊的输出，您必须从简单的请求过渡到结构化的指令。根据原始指南 “行之有效的创作提示”精准的秘诀在于多层次的方法：

使用结构化框架可以确保你的命令中不会遗漏任何关键信息。脆该模型是专业提示的黄金标准：

对于复杂的逻辑或创造性任务，这些先进的方法弥合了人工智能与人类水平的细微差别之间的差距：

请提供 2-3 个所需的输入输出示例。这将作为人工智能遵循的模板，确保风格一致性。

要求模型“逐步思考”。这会迫使人工智能分解复杂的逻辑，从而大幅减少数学和推理方面的错误。

根据你生成的是文本、图像还是音频，沟通方式也会有所不同。

📝 文字版： 重点关注 语调和结构（例如，“扮演一位充满热情的咖啡师……”）

📷 图片说明： 重点关注 构图和光线（例如，“电影级照明，浅景深……”）

🎵 音频： 重点关注 起搏和仪器（例如，“欢快的原声吉他广告歌……”）

即使是经验丰富的响应式工程师也会遇到各种障碍。请注意以下三个效率杀手：

1. 题目中最重要的部分是什么？

目标明确。如果没有具体目标，人工智能会默认使用通用模式。在编写上下文之前，务必先定义你想要的确切“输出”。

2. “角色扮演”如何提升人工智能的响应能力？

指定角色（例如，“扮演律师”）会触发模型优先考虑其训练数据的特定子集，从而产生更专业的词汇和相关的细微差别。

3. 我可以使用相同的提示信息来指导不同的 AI 模型吗？

一般来说，是的，但不同的模型（例如 GPT-4、Claude 和 Llama）的灵敏度不同。为了达到最佳性能，通常需要进行测试，并对温度或措辞进行一些细微的“调整”。

4. 什么是“零次提示”与“少次提示”？

零样本指令是指不提供示例的直接命令。少样本指令则包含任务示例。对于复杂的格式或独特的品牌声音，少样本指令的效果要好得多。