我们跟AI说的每一句话都是Prompt提示词。
有人说在大模型还是初级形态的时候，提示词比较重要，大模型越聪明，提示词就不那么重要。而我的观点是让AI变聪明的核心可能不仅仅是大模型本身，还有精心设计的提示词。
这就好比，如果把AI当成你的助手，这个助手的能力本身非常强，但是还要和你保持良好的沟通，能充分理解并按照你的要求输出结果，才是一个好助手。
让AI变得更聪明，更懂你。
什么是Prompt，说白了就是你给AI下的“指令”或者“要求”，是你和AI之间沟通的桥梁。比如你对AI说：“帮我写一段工作总结”“解释一下什么叫prompt”“推荐5本跟AI有关的书籍”，这些都是Prompt。
你的Prompt表达得越详细，AI就更能理解你的需求，输出你满意的答案。就像你让朋友帮忙买咖啡，得说清楚“要冰拿铁、少糖、加脱脂奶、大杯”，朋友才能精准买到你想要的那一杯。Prompt越具体，AI的回应就越符合预期。
Prompt就像是跟AI沟通的艺术。
那如何让AI精准听懂你的需求，输出你想要的答案？更准确点说，你如何通过写Prompt让AI知道自己该如何思考、如何回答、甚至遇到哪些情况要说“我不清楚”，或者“我需要更多的信息”，而不是编造信息误导你，给你挖坑。
现在想象，你刚刚招聘了一个AI新员工，它能力很强但需要你指导（你可千万别做那种只会发号施令的领导）。
新手阶段，掌握基本原则，培养良好的提问习惯。
你和AI新员工初次见面，对它的入门指导应该是：首先给它进行角色定位，告诉它的岗位职责及你的工作要求；然后你要把任务背景及目标明确的拆解成细节，并尽量使用限制条件（比如字数要求、风格要求、输出格式等）。如果任务比较复杂，告诉它工作步骤，让它按照你说的步骤一步步做，不至于走偏。
普通Prompt：“做一份手机市场分析报告”
优秀Prompt：“你是一名资深市场分析师，受某手机制造企业委托，需制作一份2024 - 2025年国内手机市场分析报告。工作要求是分析当前市场趋势、主要竞争对手产品特点及营销策略，为企业新品研发和推广提供建议。限制条件：报告字数在3000 - 4000字；需包含至少3个主流品牌手机的详细对比；数据要引用权威机构2024年下半年至2025年上半年的统计数据；以PPT大纲形式输出，每个板块需有简洁概括。工作步骤：1.收集权威机构发布的手机市场数据，整理近一年市场规模、增长率等信息；2.挑选华为、小米、苹果等3个主流品牌，分析其产品线、定价策略、用户评价；3.总结当前市场在折叠屏、影像功能等方面的发展趋势；4.根据分析结果，从产品定位、宣传渠道等方面提出企业新品策略建议。”
如果你已经可以撰写以上提示词指导你的AI员工工作，那基本已经达标了。但，如果AI干的活还不能让你满意。是的，继续优化Prompt。
更高阶的用法，那就是给一些参考案例给AI，让AI参考之前的案例及经验去理解并执行新的任务，所谓“迁移学习”，用已有经验降低新任务的学习成本，这在一些复杂且专业的场景里极其重要。
普通Prompt：分析《民法典》中关于租赁合同纠纷的相关条款，并给出实际案例应用。
优秀Prompt：你是一名资深律师，先参考以下两个案例：
案例1：某租户因公司倒闭提前退租，房东要求赔偿剩余租期租金。需分析《民法典》第733条关于租赁期限届满的规定，以及第584条违约责任中“合理预见规则”的适用，判断租户是否需承担赔偿责任。
案例2：出租房屋因不可抗力损毁，租户要求解除合同。参考《民法典》第563条法定解除权和第180条不可抗力条款，说明双方权利义务。
现在执行新任务：分析某商铺租赁合同纠纷，租户以“房东未按约定维修消防设施导致无法营业”为由拒付租金，房东反诉违约。请依据《民法典》相关条款，从合同履行、违约责任角度进行法律分析，并给出争议焦点和裁判建议。需重点参考上述案例的分析逻辑和法律适用方法。
通过具体案例弥补AI在司法经验上的不足，使其能更准确地处理复杂法律问题。
实践小技巧
技巧一：求助AI。问AI“如果一个新手领导让我完成这项工作，为了把工作任务落实好，我需要额外问哪些信息？”然后把AI输出的信息补充到你的提示词里，重新问AI。
技巧二：请AI做你的提示词专家：比技巧一更狠更直接，你先写一个简单的提示词，然后加一句“你是一个专业的提示词专家，请帮我分析我写的提示词，并给出优化后的版本” 。
示例：假设你想让AI帮你写一个招聘新媒体运营的文案：
你是一个拥有丰富经验的AI提示词优化专家。我有一个提示词需要你帮助改进。我的目标是：让AI写出一个招聘新媒体运营人员的文案；目标用户：25-30岁，有1-3年新媒体经验的年轻人；应用场景：制定新媒体账号的日常运营策略并实际运营。
我的原始提示词："写一个招聘新媒体运营的文案"
请帮我：
1.分析原始提示词存在的问题
2.提供改进后的版本
3.解释为什么这样改进
4.给出使用建议
技巧三：利用AI的"思考过程"调试。认真观察AI输出前的思考过程，你会发现AI在思考的哪一步因为信息不全卡壳了，那么你可以针对性的补充信息去优化你的提示词。
技巧四：提前给AI打“预防针”："如果你不确定答案，请说'不清楚、不知道或者需要更多信息’，不要编造答案"，这会让AI的结果输出更可靠。
当然，任何时候，不满意都可以继续追问AI（但是我在实际过程中体会到有时候AI第一次回答的效果是最好的），大家自行体验。而且，不同的AI，甚至不同的版本所擅长的工作是不一样的，应该结合自身的需求去选择合适的，最适合你脾气的AI员工、AI助手。
同时，要考虑这名AI员工的薪资问题，用大模型优化提示词，用小模型执行任务，在质量和成本之间找到最佳平衡。
还有一些更高阶的，比如总结你跟AI的“切磋”记录，识别你跟AI之间沟通的规律，形成自己与特定AI之间的“最佳实践”。在企业级应用中，还可以按照“系统提示词”、“开发者提示词”、“用户提示词”分层去设置提示词，就像模块化的软件开发。
让AI听话靠技术，让AI懂你靠沟通
提示词这事儿，总结一下：跟你在职场管人一个理儿：想让AI “超预期交付”，不能光说“干这个”，得像带心腹下属一样，把“背景、目标、细节、标准”全唠明白；你把AI当“傻机器”，它就给你交“流水账”；你把它当“聪明下属”培养，它就能帮你“扛事儿分忧”——关键就看你会不会用“人话”跟它“唠明白”。
| 欢迎光临 链载Ai (https://www.lianzai.com/) | Powered by Discuz! X3.5 |