有句话不吐不快：写提示词比写文案还难！
作为一个产品经理，我最早接触AI生成，是从ChatGPT开始的。后来用即梦画图、用Suno做音乐、试过可灵做视频，每一次尝试都让我觉得：Prompt，好像越来越重要了。
不夸张地说，提示词Prompt 是 AI 时代的新技能，但它一开始真的不太好上手。
你是不是也有过这样的经历：
utside;" class="list-paddingleft-1">想用DeepSeek智能助手写篇稿子，结果对方“废话连篇、东拉西扯”；
utside;" class="list-paddingleft-2">想生成一张图片，“中国风山水”输进去，一张“歪嘴战神插画”回给你；
utside;" class="list-paddingleft-1">想用AI剪视频，结果提示词输完，AI一句“我不理解你的意思”直接让人破防……
别急着怀疑人生，这不是你不会写，而是——你没踩中它的理解方式。
今天，我们就来聊聊：
为什么大家都说写 Prompt 难？我们又该怎么“写得明白，让AI懂得清楚”。
这章有点肥，都是自己测试的干货，希望大家能够耐心看完。
我们先从最常见的 LLM 模型说起，比如 DeepSeek、通义千问。大语言模型在处理信息时，其实更像一个聪明但不太懂你背景的助手。它并不会“真正理解”，而是根据你的话，匹配它见过的内容。所以越清晰、越具体，它给出的结果就越贴近。
你是不是也想过让它“帮我查点资料”、“写点内容”？
但结果经常是——
?第一次尝试：
输入提示词：请告诉我中国咖啡市场的数据现状。
? AI 给出的内容（为了能更直观，所以我改成了图片展示）：
? 看完的感受：
utside;" class="list-paddingleft-2">好像哪儿都对，但没什么用；
utside;" class="list-paddingleft-2">更像一段“百度百科 + 自媒体数据”拼接体。
?换句话说，你给的模糊，它就给你更模糊。
?第二次优化：
输入提示词：我是一名做消费品牌策划的内容经理，正在策划一篇公众号文章，主题是“新中式咖啡热”，希望从行业趋势、品牌案例、消费者偏好三个角度来切入。请你先帮我列出一个详细提纲，再说明每个部分的切入点。
? AI 给出的内容（为了能更直观，所以我改成了图片展示）：
? 看完的感受：
utside;" class="list-paddingleft-2">架构清晰了，重点明确；
有品牌、有用户、有视角；
已经可以作为初稿的起点来写！
?第三次进阶（加入限制条件、输出格式）：
输入提示词：
我是一名内容策划人员，正在写“新中式咖啡热”的公众号文案。请你输出：
1）一个结构清晰的文章提纲；
2）每一段补充简要内容草稿（150字以内）；
3）结尾建议给出一个与当下热点结合的标题建议；
4）输出卡片式html格式展示，方便我直接复制、预览和下载图片。
? AI 给出的内容：
? 看完的感受：
utside;" class="list-paddingleft-2">已经非常接近可发布初稿；
内容质量和思路已经接近我们想要的；
从“我要什么”到“怎么给”，AI已经基本掌握。
?小结：为什么这三次差距这么大？
Prompt 其实就是你对 AI 下的一份“委托说明书”。
写清楚自己的角色、目标、输出要求、格式偏好，AI 才知道该怎么帮你。
✅Prompt 编写关键点总结（建议收藏）：
注：markdown 就是一套“排版小暗号”—— 你在纯文本里敲几个符号（比如#、*），系统就会自动把文字变漂亮（比如变大标题、加粗），像变魔术一样简单！有两大特点：到哪都能用，自动变漂亮！同一份文字，粘贴到不同地方自动适配样式。
用 AI 画图，常常是这样的体验：
utside;" class="list-paddingleft-2">“我输入‘一只可爱的猫’，结果给我画了个拟人猫娘！”
utside;" class="list-paddingleft-2">“想要温柔森林风，结果画出来像暗黑哥特风。”
utside;" class="list-paddingleft-2">“我说‘中国风’，AI说：哪种中国？”
图像生成（如Midjourney、Stable Diffusion等）与文字大模型不同。它不理解抽象背景，而是更像一个画技了得、但没有“审美偏好”的画家：你说得越细，它画得越像。
图像生成最核心的 Prompt 技能，其实只有一条：你怎么说，它就怎么画；你说得模糊，它就自由发挥。
所以——别怕你不会画，怕就怕你说得不够准！
?第一次尝试（模糊+主观）：
输入提示词：一个唯美的中式庭院
? 效果点评：
❌提示词问题总结：过于主观、缺乏细节、没有构图指导。
?第二次优化（增加内容元素+风格指引）：
输入提示词：一座中式庭院，偏宋代风格，有白墙黛瓦、小桥流水、竹林掩映，镜头从高处俯拍，光影柔和，清晨薄雾，整体画面干净安静。
? 效果点评：
✅提示词亮点：结构明确、元素丰富、风格具体。
?第三次进阶（控制细节 + 限定比例 + 提高还原度）：
输入提示词：一座宋代风格的中式庭院，白墙黛瓦、竹林掩映、小桥流水、石板小道，画面比例为3:2，清晨薄雾充盈其中，俯拍视角，整体色调为青灰冷色系，构图和风格参考张大千的画，注意留白，画面干净，有强烈东方美感
? 效果点评：
?提示词重点：比例、画风、风格参照、空间感，统统交代清楚！
Ps：我用豆包和即梦都尝试了生图，即梦效果会更细腻，细节也更丰富，本次演示用的是即梦生成效果。另外，为了保证真实，这些图都是一次性抽卡的效果。
?总结：写图像 Prompt = 你在给 AI 描述一幅画
和 LLM 模型比起来，图像生成模型更像个“听你指令画画的机器人”。你说“猫”，它会问：什么毛色？什么姿势？躺着还是站着？要不要穿衣服？（AI：你不说，我就自己发挥啦～）
✅图像 Prompt 编写要素（建议收藏）：
?最后提醒：目前主流图像生成工具大多存在“抽卡”机制，只是有的卡池深，有的卡池浅
就算你写得再清楚，AI 有时候依然会画错，尤其是图像类模型目前仍然：
因此不要指望“一次就准”，多试几次才是常态。图像生成的秘诀是：多试几次，别怕重抽！
视频生成（如Sora、Runway、Pika等）看起来是“图像进化版”，但难度不止升级一点点。很多人一听“AI 视频生成”会吓一跳：
“我不会写分镜啊，要不要懂动画？需要会剪辑脚本？”
感觉它不但要理解画面，还得理解“时间线”和“动作流”，这要求你像导演一样，能把脑子里的“分镜头”拍清楚、说明白。
别慌，现在的视频大模型，其实不是让你操控每一个镜头细节，而是让你像个“导演讲故事”，AI 来“脑补拍摄”。
但问题来了：
所以，视频 Prompt 的核心是：
? 讲清楚你想要的“情绪 + 画面 + 镜头感”，不是堆叠名词。
?第一次尝试（空泛表达）：
输入提示词：一个青春感十足的校园午后
? 效果点评：
❌问题在于：信息不足，关键词模糊，镜头语言缺失。
?第二次优化（加入环境与角色）：
输入提示词：一个阳光明媚的校园午后，教学楼前的长椅上，两个高中女生在聊天，画面以侧面平拍为主，有微风吹动树叶，背景有走过的学生，气氛轻松温馨
? 效果点评：
✅提示词亮点：角色明确、情绪清晰、氛围真实。
?第三次进阶（镜头节奏 + 色调控制 + 风格参考）：
输入提示词：一个温柔青春感的短片，镜头从教学楼屋顶俯拍下移，切换到教学楼前长椅上两个高中女生对话，阳光洒在她们的侧脸上，画面带有柔光滤镜和轻微景深，色调偏奶油色，整体风格参考《蓝色大门》与《橘子红了》，音乐为轻快日系纯音乐
? 效果点评：
加了镜头运动（俯拍下移、切换）、视觉风格（奶油色+景深）；
引用参考影片（《蓝色大门》），更精准传达“青春慢节奏感”；
还设定了配乐方向，让 AI 更好“调性统一”。
但是这个也有缺陷，两个女高中生变成了三个，还需要重新抽卡。
?提示词精髓：讲清节奏、画面、镜头语言、色彩和氛围参考。
Ps：我用豆包、可灵和即梦都尝试了文生视频，很意外，第一句提示语，即梦竟然给了个纯静态场景，豆包在文生视频下生成的视频镜头感优于即梦，甚至画面感是三个工具里最接近我心中电影场景的。综合来说，表现最好的是可灵，最后我选了可灵的效果呈现给大家。另外，为了保证真实，这些视频都是一次性抽卡的效果。
?总结：视频 Prompt，是一次导演 + 摄影 +美术的讲述
视频生成目前最大的问题是——用户说不清自己想要“哪种动起来的感觉”。尤其是节奏、情绪、色彩风格，这些都直接影响最终画面。
✅视频 Prompt 编写要素总结表（建议收藏）：
?视频生成小结：
目前的视频大模型确实在飞速进化，但也不是万能魔法棒。
视频生成看起来酷炫，其实门槛也不低。别幻想“一段话让AI拍出大片”，它比起文字、图像生成，更依赖清晰的“镜头语言”和空间构思：
是先远后近，还是固定角度？
是静态对话，还是动态走位？
你的脑子里，画面是怎样“动起来”的？
这些，AI暂时还读不出你的脑回路。
? 所以我们更像是导演，把“镜头 + 角色 + 情绪 + 场景”拍清楚讲明白，AI才能去“试着还原”。
而这背后，其实已经涉及到一定的编导能力、美术构思，甚至节奏感的训练。
?视频生成不是一个“你动嘴它就能演好戏”的过程，AI 只是帮你“拍”，但故事，还是得你来讲。
你有没有也遇到过这种情况：
“我写的提示词明明挺清楚的啊，怎么换个平台输出结果就天差地别？”
第一次你可能以为是自己没写好；第二次你可能怀疑是不是卡没抽好；到了第三次，大概就会怀疑人生了。
别担心，问题不在你。
这是所有人都会经历的阶段——我们总以为“提示词写清楚了，就能复现一样的结果”，但事实是：
不同模型，就像性格迥异的合作者。你说的话，它们不一定用一样的方式理解。
我们就用图像生成的例子?来看。
?图像生成：可灵 vs 即梦 vs ChatGPT
同一个 Prompt：
“太阳公公收起最后一道金光时，小狐狸火儿把蓬松的尾巴蜷成毛球，缩在铺满紫云英的树洞里。3D的可爱绘本风格。格式为16:9。”
? 我们看看三个工具的表现（均为一次抽卡效果）：
如果是你，你喜欢哪个工具的输出效果呢？可以在评论区说一说。
? 为什么呢？因为这些模型的训练图像源头不同、关键词理解不同，“毛球”和“可爱绘本”的理解也会出现文化差异。有的更擅长画风格，有的更注重构图。
?小提示：
你可以把写 Prompt 想象成写剧本——同一段对白，交给不同导演，可能拍成写实片，也可能拍成动画片。
这就是为什么我们在写 Prompt 时，不仅要考虑“内容写得准不准”，还得想：“我这段话，适不适合这个模型的‘表达方式’？”
总结建议：模型不是“万能”，而是“各有所长”。不是你写得不好，而是你得“投其所好”。每个模型就像一个搭档，了解它、适配它，才能把它用出花来。
我们都以为，写 Prompt 要掌握“技术语言”：
什么前缀词、什么修饰语、怎么调用指令……
其实不是。
写好提示词，归根结底是表达清楚你到底要什么。而做到这件事，有一些特别实用的“小技巧”，可以直接拿来就用。
✏️技巧1：套用“万能模版三件套”，通用于大多数 LLM
经典结构：身份 + 任务 + 输出格式
比如想让大模型写一篇行业分析文章，不要只说：
“帮我写篇文章。”
换成最经典也最实用的结构化写法：
是不是一下就清晰了？它知道你是谁、你要干嘛、结果长啥样。
这个三件套不需要死记硬背，而是在写任何提示词前都要思考这三件事。
?️技巧2：不会写？那就让 AI 帮你问清楚！【私人锦囊】
很多人写不出提示词的最大障碍不是语言问题，而是自己都没想清楚想要什么。
这时候，不妨反过来，让 AI 来帮你“问清楚”：
“我想写一篇公众号文章，你可以告诉我需要哪些信息吗？”
“你是一个提示词优化专家，请帮我重写这个提示词，并说明修改思路。”
“如果我想让你帮我生成一段广告文案，你需要我提供哪些素材？”
模型通常会反问你几个关键点，比如：
这就像找老师教你“怎么问问题”，比瞎试省很多时间。
这一来一回，不仅让 Prompt 更清晰，也省去了反复试错的时间。
✅这个方法特别适合新手和内容策划型用户，是“零门槛”的提示词设计思维。
?技巧3：多参考别人是正道
不用自己闭门造车，有很多人已经写了成百上千个好用的 Prompt，聪明人都在“偷师”。
有不少中文友好的 Prompt 库和工具平台，比如：
不仅可以直接用别人的模板，还能学习他们是怎么“写得又快又准”的。
写Prompt，不是比谁词多、句长、格式花哨；更不是找“神提示词”来一键封神，别再因为不会“造术语”就觉得写 Prompt 难上天。
它其实就是一件事：
清楚表达你是谁、想做什么、希望怎么输出。
不论是文字、图像还是视频，Prompt 本质上是一种“思维整理工具”，它迫使我们提前想清楚目标、结构、背景和限制条件，而不是“边想边输出”。
我们常说“沟通是一门艺术”，那Prompt就是这个AI时代的沟通艺术。而只要掌握正确的思维方式，你就能和AI高效对话、协作出色的内容。
?记住这三点：
Prompt 是“人话”，不是“黑话”
模型是“搭档”，不是“魔法”
好结果靠“引导”，不是“玄学”
你在表达清晰的那一刻，模型才能真正“理解”你。
如果你已经读到这里，说明你真的对AI和Prompt有兴趣。
? 建议你把这篇文章收藏起来，它可以成为你之后实操的提示词参考手册。
最后提醒一件事：
不管是哪种AI工具，“懂你”永远比“强大”更重要。找到那个适合你的模型、写出让它理解的Prompt，你就能事半功倍
