AI 不难用,难的是你自己脑子里到底想要什么。 提示词不是“教 AI 变聪明”, 而是逼你把模糊的想法讲清楚。 你给它的东西越模糊,它就越像在猜; 你给它的结构越清晰,它就越像一个专业工具。 一、提示词的本质是什么? 很多人以为提示词是: 一句话让 AI 懂我 实际上是: 一套说明书,告诉 AI: 你要它怎么想、用什么角度、做到什么程度、最后交付什么。 所以提示词不是命令,更不是咒语, 而是一种沟通协议。 二、为什么大多数人觉得 AI有点用,但不好用? 因为他们只做了一半的事。 他们只告诉 AI: 我要什么 却没告诉: 为什么要 用在什么场景 给谁看 什么算好,什么算差 于是模型只能靠平均理解在猜你要什么, 结果当然不稳定。 三、所有好提示词,本质都在做一件事:对齐 你脑子里的想法,默认是混沌的、跳跃的、只对你自己成立的。 而 AI 只吃一种东西:结构化信息。 所以你要做的不是写提示词, 而是把一个念头拆成几个模型能理解的部分。 四、最关键的 4 件事(你不写,AI 就只能瞎发挥) 1️⃣ 你希望它站在什么位置思考? 不是形式主义,而是视角控制 你让它当研究员,它就会更严谨 你让它当编辑,它就会考虑可读性 你什么都不说,它就用路人视角 2️⃣ 你到底要它干嘛? 分析一下 写一写这种话, 对 AI 来说信息量几乎为 0 真正有用的是: 要做什么动作 最后交付什么东西 越像一个交付需求,结果越稳定 3️⃣ 这东西是写给谁看的? 这是很多人完全忽略的一点。 给小白看的内容,和给老手看的内容, 哪怕主题一样,写法也完全不同 你不告诉 AI 受众是谁, 它就只能写一个谁看都觉得不够对的版本。 4️⃣ 什么样算做得好? 这是高手和普通用户的分水岭 你如果不告诉 AI: 哪些点必须有 哪些算失败 是否可以模糊处理 那它就没法自检, 只能给你一个看起来还行的结果。 五、上下文不是废话,是燃料 AI 并不是知道得不够多, 而是不知道你现在用的是哪一套前提 背景、资料、示例、边界, 这些东西不是在啰嗦 而是在帮模型少走弯路 一句话: 重要信息不给,模型就只能猜 六、约束不是束缚,而是加速 很多人怕约束,觉得会限制模型发挥。 但实际情况是: 没约束 → 输出发散、不可控 有约束 → 输出集中、可复用 格式、风格、范围、禁止项, 本质都是在告诉 AI: 别在没用的地方浪费算力 七、真正好用的提示词,几乎都是改出来的 新手的流程是: 写一句 → 不满意 → 换一句 老手的流程是: 搭骨架 → 跑一次 → 看偏差 → 补信息 → 固化模板 提示词不是一次性消耗品, 而是越用越值钱的资产 八、如果只记住一句话 你觉得 AI 不聪明的时候, 大概率不是模型的问题, 而是你还没把问题想清楚。 提示词工程,说到底不是“会不会用 AI”, 而是你有没有能力把混乱的直觉,变成清晰的结构。
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