幾乎每天都有朋友問我：如何寫好一個提示詞。
讓AI寫個文案，結(jié)果寫出來的內(nèi)容不像人話；
讓AI做內(nèi)容規(guī)劃，規(guī)劃出來的東西毫無亮點。
我用 AI 寫作一年多了，以我的淺見，寫好提示詞關(guān)鍵就一句話：
知道AI能看懂什么，然后用AI能理解的方式表達你的需求。
從這句話出發(fā)，我總結(jié)出了一套”提示詞寫作三步法”。
全程大白話式干貨，有收獲的記得點個贊。
第一步：想清楚需求
很多人一上來就直接開寫，結(jié)果寫出來的提示詞像一團亂麻。正確的做法是，先在腦子里過三個問題：
· 我要完成什么任務(wù)？
· 任務(wù)的具體要求是什么？？
· 最終要達到什么效果？
這是最最最基本的三個問題，這三個都沒有想清楚的話，你就不可能寫好一個提示詞。
第二步：表達清楚需求
這一步分為兩個部分：結(jié)構(gòu)化和信息對齊。
先說結(jié)構(gòu)化。
所謂的結(jié)構(gòu)化，就是指定的語言組織形式把你的需求表達清楚。
我最常用的結(jié)構(gòu)就是What-Why-How，也就是：
· 要做什么
· 為什么要這么做
· 怎么做，具體要求是什么
當(dāng)你用這個結(jié)構(gòu)來組織語言，AI就能更好地理解你的意圖。
再說信息對齊。
確保你說的和AI理解的是同一個東西。
比如你說：“給我個牛逼的標題。”
AI可能知道你想要一個厲害的標題，但是不知道確切的、具體的要求。
要做到信息對齊，有兩個關(guān)鍵點：
1、表達要精準，不要用模糊的詞。
2、多做測試，看看AI的理解是否符合預(yù)期。
很多人覺得AI很聰明，啥都懂。
其實不是，AI最怕的就是模糊的表達。
我給你看幾個例子：
· “寫一篇有深度的文章”
· “幫我寫個吸引人的開頭”
· “生成富有哲理的內(nèi)容”
這些要求對AI來說都太虛了。
它不懂什么是”有深度”、“吸引人”、“富有哲理”。
或者說它懂，但是跟你的理解和要求有偏差。
那AI究竟看得懂什么？它需要具體的、可執(zhí)行的指令：
比如這樣寫：
· “寫一篇2000字的文章，以案例分析的方式，討論茶飲店選址的三個關(guān)鍵要素”
· “用一個真實的職場故事開頭，200字左右，體現(xiàn)95后員工的職業(yè)焦慮”
· “用簡潔的文字說明獨居老人常見的三個生活問題，每個配一個解決方案”
第三步：測試和迭代
一個好的提示詞，都是一步步優(yōu)化、測試出來的。
這時候就要用到控制變量法：
每次只改變提示詞中的一個要素，觀察輸出結(jié)果的變化。
可以嘗試：
· 調(diào)整任務(wù)描述的詳細程度
· 改變關(guān)鍵詞的用法
· 增減約束條件
· 變換表達方式 在實際操作中，我們可以用下面這個提示詞模板：
你現(xiàn)在是<領(lǐng)域>專家，請幫我完成<具體任務(wù)>。目標受眾是<目標人群>，需要達到<預(yù)期效果>。具體要求如下：<要求1> <要求2> <要求3>」
這個模板基本涵蓋了一個好的提示詞應(yīng)該包含的要素。
模板只是參考，重點是理解背后的邏輯。
當(dāng)然，上面說的這些是比較復(fù)雜的提示詞。
我們在日常使用中有大量的提示詞都是一兩句話就能搞定的。
這類的提示詞，你只要記得兩點就行：
說清楚你要什么，說清楚要求是什么。
比如：
· “幫我修改這段話，讓它更加簡潔有力”
· “用嚴謹?shù)膶W(xué)術(shù)語言解釋這個概念”
· “用小學(xué)生能聽懂的方式解釋這個問題” 很多時候，這種簡單的提示詞，反而更容易得到好的結(jié)果。
因為你的需求簡單明確，AI不容易理解錯。
還有些時候，我們自己也不清楚想要什么。
這時候，上面這些技巧就通通失效了。
怎么辦呢？
讓AI向你提問收集關(guān)鍵信息。
它需要了解你的具體需求，才能生成符合你預(yù)期的內(nèi)容。
具體該怎么做呢？我總結(jié)了一個好用的提示詞模板：
“你現(xiàn)在是一位資深的寫作教練。我需要寫一篇關(guān)于<主題>的文章，請你通過提問的方式幫我理清需要準備的要素。
每次只問一個問題 基于我的回答繼續(xù)提出下一個相關(guān)問題，問題要具體且有指向性，用三到五次提問收集你所需的所有要素，并停止提問開始寫文章。”
最后，如何判斷一個提示詞寫的好不好呢？
標準很簡單：
提示詞不是越長越好，也不是越復(fù)雜越好，而是看最后的結(jié)果有沒有解決你的問題。
如果AI生成的內(nèi)容偏離了你的需求，那就是提示詞沒寫好。
當(dāng)然，就算你的提示詞寫得再好，最終的效果也取決于AI模型本身的能力。
有些AI擅長創(chuàng)意寫作，有些AI更適合做資料整理，所以建議多嘗試不同的產(chǎn)品，找到最適合你的那個。
還有些情況下，你用了最強的模型，反復(fù)測試找到了合適的提示詞。
但出來的內(nèi)容依舊很平庸，這就意味著這個任務(wù)目前的AI還處理不了。
可是回頭想想這是好事不是嗎？
至少在這個任務(wù)上，AI還不能替代你，我們?nèi)祟愡€有一道防線可以堅守。
