一、概述

AI提示最佳實踐不再僅僅是技術訣竅；它是一種技能，決定了我們如何有效地利用 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等模型。預計到 2025 年，全球提示工程市場規模將達到5050 億美元，到 2034 年的復合年增長率將達到 33%。然而，研究表明，78% 的 AI 項目失敗源于糟糕的提示設計，而非模型限制。這充分表明，提示質量至關重要。

AI 提示工程（Prompt Engineering）是指設計和優化用于指導人工智能模型（特別是大型語言模型）生成特定輸出的“提示”（Prompt）的技術。簡單來說，就是通過精心設計的提示，幫助AI理解用戶的意圖，從而產生更符合期望的結果。就像廚師根據菜譜選擇食材和烹飪方法，提示工程師通過選擇合適的詞語、語句和結構，引導AI生成高質量的文本、代碼、圖像等。

提示工程的核心在于使用自然語言精心設計指令，引導 AI 模型生成實用且準確的響應。精心設計的提示可以區分模糊通用的輸出和根據您的需求量身定制的輸出。這在各個行業都至關重要：開發人員依靠提示來生成或調試代碼；作家使用提示來撰寫 SEO 內容；客戶支持團隊使用提示來自動回復或匯總工單。

本文客涵蓋了基本的最佳實踐——從設置背景和角色，到包括示例、約束和迭代調整，以便您可以獲得可靠的、符合目標的 AI 輸出。

二、為什么了解模型對于提示工程至關重要

1.了解模型的功能

每個AI 助手都有各自的優勢。GPT-4 擅長創意寫作；Claude 擅長分析，而Gemini則更擅長處理圖像和多種內容類型。了解這些差異有助于您選擇合適的工具，避免遇到挫折。

2. 技術規格很重要

檢查模型的Token限制，這決定了您在單次對話中可以處理多少文本。上下文記憶會影響模型記住長篇對話早期部分的能力。某些模型比其他模型更好地支持特定格式，例如 JSON、XML 或代碼。這些限制會直接影響工作流程和輸出質量。

3. 文檔可能會有幫助

公司會發布指南，介紹他們的人工智能功能以及如何有效使用。這些指南會定期更新，包含新功能和修復。閱讀這些指南可以讓你免于猜測。

4.測試和迭代

對一個AI有效的方法可能對另一個AI無效。用不同的助手測試你的請求，看看哪個能帶來最佳效果。這有助于你找到最有效的方法，滿足你的需求。

三、10 個 AI 提示工程最佳實踐

1. 盡可能具體

具體性是有效 AI提示工程的基石。精心設計的具體提示可以消除歧義并提供清晰的方向，使 AI 能夠精準地提供您所需的信息，而不是泛泛而談或支離破碎的回答。關鍵在于找到適當的平衡——提供足夠的細節來引導 AI，但又不會讓其被不必要的信息淹沒。

具體提示的基本要素

?詳細背景：建立全面的背景信息，包括主題、范圍、限制條件和情境因素。這種背景基礎不僅能幫助人工智能理解你的提問內容，還能理解你提問的原因，以及應該根據哪些參數來做出回應。

?所需格式：明確定義您希望的信息結構——無論是編號列表、項目符號、表格、執行摘要、分步指南還是敘述性報告。請包含對標題、副標題、視覺元素和組織層級的偏好設置。

?輸出長度：請指定確切的字數、段落數或頁數限制，而不要使用“簡要”或“詳細”等模糊術語。例如，要求“正好 300 字”或“5 個要點，每個要點 2-3 句話”，以確保適當的范圍。

?詳細程度：明確指出您需要的是高級概述、技術深度剖析、入門級講解還是專家級分析。這可以防止 AI 誤判您的專業水平或信息需求。

?語氣與風格：定義語氣、正式程度和風格——無論是學術性、對話性、說服性、技術性還是創意性。請考慮您的目標受眾，并相應地進行指定，以確保溝通風格得當。

?示例和比較：要求提供特定類型的插圖、類比、案例研究或比較分析，以增強理解并為抽象概念提供具體的參考點。

增強提示示例：

撰寫一份詳細的500字執行摘要，分析2022年至2024年B2B科技公司新興的社交媒體營銷趨勢。摘要結構如下：(1) 開頭一段，明確三大重要趨勢；(2) 三個部分，每部分100-125字，分別探討領英視頻內容策略、人工智能驅動的個性化以及思想領導力定位；(3) 結尾一段，提出切實可行的建議。請采用專業、數據驅動的語氣，適合高管層。盡可能包含具體指標，并推薦兩種圖表類型，以便更好地可視化跨平臺的參與度數據和投資回報率比較。

2. 使用分步說明

• 將大請求分解成小部分——不要一次性請求所有的事情，而是引導人工智能一步一步地完成你想要的事情
• 為什么這有幫助——復雜的任務可能會讓人工智能感到困惑，導致答案混亂或不完整。清晰的步驟可以創建一個邏輯流程，讓一切井然有序。
• 使用編號列表或項目符號——用清晰的順序來組織你的請求，比如“先做這個，然后做那個，最后總結一下”
• 非常適合復雜的任務——非常適合教程、數據審查、研究項目以及任何多部分內容的創作

實際有效的例子：

• 編碼幫助：“首先解釋一下這個是做什么的，然后給我看代碼，最后給我一個例子”
• 數據分析：“從數據顯示的內容開始，然后找到主要模式，最后指出我們應該如何處理。”
• 研究：“從背景信息開始，介紹主要發現，最后闡述其含義”

示例請求——“請幫我理解智能手機：首先，請用簡單的術語解釋它們為何‘智能’。其次，請列舉人們日常使用智能手機的三種方式。第三，請列舉一個主要優點和一個問題。最后，請用兩句話總結一下。”

這種方法將大量的請求轉化為清晰、有條理的回應。

3. 賦予AI角色或個性

告訴人工智能扮演誰——不要給出通用的回答，而是要求人工智能扮演特定的角色，比如老師、營銷人員、醫生或朋友

角色為何重要——不同的角色使用不同的語言，關注不同的細節，并以獨特的方式解決問題。老師會一步步講解，而顧問則會提供戰略建議。

塑造整個響應— 該角色影響：

• 語言有多復雜
• 哪些細節需要強調
• 總體基調和方法
• 使用了哪些例子或對比

簡單角色示例：

• “扮演一名數學老師，幫助一個十歲的孩子學習分數”
• “你是一位資深設計師，正在審查初級設計師的作品”
• “以健身教練的身份制定初學者鍛煉計劃”
• “做一個友善的鄰居，向鄰居解釋如何修理漏水的水龍頭”

適用于任何專業水平——您也可以指定經驗水平：“扮演初學者廚師”與“您是專業廚師”給出的建議不同

按需混合角色——“成為一名鼓舞人心的老師，同時也是一名編程專家”將支持性語氣與技術知識相結合

這個簡單的技巧使 AI 響應感覺更自然并且更能滿足您的特定需求。

4. 使用上下文和約束

人工智能在具備語境的情況下才能發揮最佳效果。如果沒有語境，你通常會得到泛泛而談、膚淺的回應。添加品牌語調、目標受眾、位置、語氣和輸出格式等細節，有助于模型生成與品牌相關的結果。

例如，不要問：

“為智能手表撰寫產品描述?！?/span>

你可以說：

為一款面向精通科技的 Z 世代用戶的智能手表撰寫 100 字的產品描述。語氣要輕松詼諧，并保持在高中閱讀水平。

這個小小的改變賦予了AI一個清晰的框架。它避免了乏味的營銷文案，并根據你的需要定制產品。

提示中包含的有用約束：

• 字數： “保持在150字以內。”
• 語言水平： “按照五年級的閱讀水平寫作?！?/span>
• 語氣/風格： “使用專業但友好的語氣。”
• 格式： “以粗體標題用項目符號回答?！?/span>

您提供的相關信息越多，人工智能需要猜測的就越少，結果就越好。

5. 迭代和完善提示

a. 首次嘗試很少能完美無缺——不要指望第一次就能完美地給出提示。當你微調你的請求時，AI 的響應會有所改進

b. 一次改變一件事— 如果響應不太正確，則僅調整一個元素：

• 使語氣更隨意或正式
• 添加更多具體細節
• 改變結構或格式
• 調整長度或復雜度

c. 使用后續提示——無需從頭開始，而是在現有基礎上繼續推進：

• “讓對話更具對話性”
• “添加三個具體例子”
• “將其縮短為兩段”
• “更清楚地解釋一下這部分”

d. 保留有效的方法——當你找到一個能帶來良好結果的提示結構時，將其保存為未來類似請求的模板

e. 追蹤你的進步——注意哪些變化帶來了最大的改變，這樣你就可以把這些經驗應用到新的任務中

f. 示例進展：

• “寫關于咖啡的文章”（太模糊）
• “寫關于咖啡的好處”（更好但仍然很寬泛）
• “用簡單的語言寫出咖啡對忙碌的專業人士的 3 個健康益處”（好多了?。?/span>
• 將提示視為一次對話，而不是單一的命令。

6. 系統提示與用戶提示

a. 兩種指令類型——通過編程使用人工智能時，你可以設置兩種不同類型的協同工作的消息

b. 系統提示設置規則——這些規則告訴人工智能如何整體表現：

• 擁有什么樣的性格
• 如何格式化回復
• 應始終遵循哪些規則
• 永遠不要做什么

c. 用戶提示詢問具體的事情——這些是你的實際請求或問題，會觸發人工智能采取行動

d. 為什么要分開——系統提示在對話中保持一致，而用戶提示則根據每次的需求而變化

e. 系統提示示例：

• “始終以要點形式回復”
• “提供幫助，但不要解釋你的理由”
• “像一位友善的老師一樣寫作”
• “使用適當的語法高亮來格式化所有代碼示例”

f. 它們如何協同工作：

• 系統：“你是一位專業的電子郵件撰寫者，說話簡潔?！?/span>
• 用戶：“寫一封后續郵件給客戶，告知我們會議延期的情況”

g. 最適合開發人員——這種方法適用于構建應用程序或聊天機器人，因為您希望在所有交互中保持一致的行為

將系統提示視為永久的個性設置，將用戶提示視為特定請求。

7. 在提示中使用示例

引導人工智能的最佳方法之一是向它展示你所期望的內容。這被稱為一次性或少量提示——在提示中包含一個或多個示例。這有助于模型學習模式，減少隨機或不一致的回復。

這種方法對于分類、語調匹配、翻譯或格式化等結構化任務尤其有用。通過向 AI 展示輸入內容以及預期輸出，可以減少混淆并提高準確性。

這是一個簡單的例子：

這為模型提供了一個清晰的模板。您的示例越相關、越準確，您獲得符合預期結果的可能性就越大。如果您希望多個響應保持一致，請使用此方法。

8.避免使用過于復雜的語言

a. 簡單有效——清晰、直接的提示通常比花哨、復雜的提示效果更好

b. 不要把所有內容塞進一個句子里——冗長、混亂且包含多個條件的句子會讓 AI 難以理解你真正想要什么

c. 使用日常用語——寫作時要像和朋友聊天一樣，而不是在寫研究論文。避免使用復雜的詞匯和短語。

d. 視覺上分解：

• 不同的請求之間使用換行符
• 將條件放在項目符號中
• 將主要任務與格式說明分開
• 突出重要細節

e. 錯誤示例： “請對社交媒體趨勢進行全面分析，確保語氣專業且引人入勝，格式包括不超過 200 字的要點以及來自三個不同平臺的示例。”

f. 好的例子： “分析當前的社交媒體趨勢。

• 要求：
• 專業但引人入勝的語氣
• 最多200字
• 使用項目符號
• 包括來自 Facebook、Instagram 和 Twitter 的示例”

g. 為什么這很重要——人工智能處理清晰的指令比處理復雜的指令更好。簡單的提示可以減少困惑，讓你更接近你真正需要的東西。

把提示想象成給出指示——較短且清晰，而較長且令人困惑。

9.跨用例和模型進行測試

a. 沒有放之四海而皆準的答案——一個非常適合寫作的題目，可能完全不適合數據分析或總結。每種任務類型都需要不同的方法。

b. 不同的 AI 助手表現不同——ChatGPT 上表現良好的功能，在 Claude 或其他AI 工具上可能效果不佳。每個助手都有自己的優勢和特點。

c. 針對不同的工作測試相同的提示：

• 撰寫創意內容
• 分析數據或信息
• 總結長篇文章
• 回答問題
• 逐步解決問題

d. 比較不同的人工智能助手——嘗試用不同的人工智能工具給出最佳提示，看看哪個能更好地滿足你的特定需求

e. 使用測試工具——許多網站都提供了提示測試平臺，您可以：

• 在多個 AI 模型中測試相同的提示
• 并排比較答案
• 保存成功的提示以供將來使用
• 追蹤最有效的方法

f. 記錄哪些提示最有效——記錄哪些提示對哪些任務以及哪些AI助手最有效。這可以節省時間，并隨著時間的推移改善你的結果。

g. 從小處著手，然后擴展——先用簡單的例子進行測試，然后在知道什么有效后嘗試更復雜的請求

將其想象成食譜測試——適用于餅干的食譜可能不適用于面包。

10. 記錄并版本控制你的提示

a. 保存提示集合——將最有效的提示保存在文檔或應用程序中，以便重復使用，而不必每次都從頭開始

b. 追蹤你所做的更改— 當你改進提示時，寫下：

• 您更改了什么
• 你為什么改變它
• 效果好還是壞
• 具體成果有哪些改進

c. 按目的組織— 根據已保存的提示的作用進行分組：

• 寫作任務（電子郵件、博客、社交媒體）
• 分析工作（數據審查、研究）
• 創意項目（頭腦風暴、講故事）
• 解決問題（故障排除、規劃）

d. 對改進進行版本控制— 像軟件更新一樣，為提示提供版本號：

• “電子郵件編寫器 v1” → “電子郵件編寫器 v2（添加語氣規范）”
• 注意哪個版本最適合不同情況

e. 對于大型項目至關重要——如果您正在構建聊天機器人、自動化內容工具或常規 AI 工作流程，良好的提示記錄可以節省數小時的重復工作

f. 簡單的跟蹤方法——使用基本的電子表格或筆記應用程序，其中包含以下列：提示文本、目的、版本、結果、注釋

把它想象成保存一本食譜——好的食譜值得保存并隨著時間的推移不斷改進。

四、AI 提示工程中應避免的常見錯誤

1. 太模糊

詢問“幫我寫點東西”而不是“寫一封 200 字的電子郵件給客戶，說明發貨延遲”，AI 會猜測你需要什么。

2.忘記設定期望

如果不告訴人工智能要扮演什么角色（老師、專家、朋友）或你想要什么格式（項目符號、段落、步驟），就會導致通用的響應。

3. 跳過反饋循環

永遠不要要求 AI 反復檢查其工作或根據你的反饋進行修改。簡單的補充，例如“檢查準確性”或“使其更具對話性”，就能顯著提升結果。

4. 在一個請求中塞入太多內容

嘗試讓人工智能一次性完成內容編寫、完美格式化、事實核查以及針對不同受眾進行優化，通常會產生混亂的結果。

5. 只測試快樂路徑

不要嘗試在提示中使用不常見的輸入、極端情況或不同的場景。簡單請求中有效的方法可能會因復雜或意外的輸入而失效。

6. 不從失敗中吸取教訓

將糟糕的回應視為死路，而不是改進方法的機會。

7. 期望立即達到完美

好的提示是隨著時間的推移通過測試和調整而形成的，而不是第一次嘗試。