必学收藏！提示词工程核心技巧解析，让AI输出更精准、更高效

原创于 2025-11-24 19:48:06 发布 · 431 阅读

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前言

提示词工程是上下文工程中至关重要的基础，而上下文工程已成为与大语言模型协作的核心环节。简单说，**提示词工程就是通过合理组织指令，让 AI 模型输出更符合需求的结果，**比如：怎么提问、指定输出风格、提供背景信息，最终引导 AI 按你的目标做事。

模糊的指令和精心设计的提示词，差距可能天差地别：前者可能需要反复沟通才能明确需求，后者却能一步到位拿到想要的结果。下面就从基础技巧到进阶方法，分享一套实用指南，帮你快速提升 AI 使用效果。

一、核心基础技巧（立刻能用，立竿见影）

1. 指令要明确直白

AI 听不懂 “言外之意”，别指望它猜你的想法，直接说清楚需求就行，用简单的语言把目标讲透。

核心原则：明确告诉 AI 你想要什么，要全面的结果就直接提，要特定功能就列出来，现代 AI（比如：Claude）尤其吃 “明确指令” 这一套。
反面例子（模糊）：“做一个数据分析仪表盘”。
正面例子（明确）：“做一个数据分析仪表盘，包含尽可能多的相关功能和交互效果，别只做基础版，要打造一个功能完备的版本”。
小技巧：用 “撰写”、“分析”、“生成”、“创建” 这类直接的动词开头，跳过铺垫直奔主题，明确说明输出要包含什么，以及对质量、深度的要求。

2. 提供背景和动机

跟 AI 解释 “为什么要这么做”，能帮它更好理解你的核心目标，输出更贴合需求的结果，尤其是新款 AI，能根据你的潜在目的做判断。

反面例子（效果差）：“绝对不要用项目符号”。
正面例子（效果好）：“我希望回复是自然的段落形式，而不是项目符号。因为我觉得连贯的 prose 更容易读，也更像聊天的感觉，项目符号太正式、太像清单了，不符合我轻松学习的风格”。
适用场景：说明输出的用途 / 受众、解释约束条件的原因、描述输出的使用场景、讲清你要解决的问题。

3. 描述要具体详细

越具体的指令，AI 的输出越精准。所谓 “具体”，就是给 AI 明确的规则和要求，不留下模糊空间。

反面例子（模糊）：“做一个地中海饮食的 meal plan”。
正面例子（具体）：“设计一个适合糖尿病前期人群的地中海饮食计划，每天 1800 卡路里，重点选低升糖指数的食物。要包含早餐、午餐、晚餐和一份加餐，还要附上完整的营养成分表”。
具体提示词该包含什么：明确约束（字数、格式、时间）、相关背景（受众、目标）、输出结构（表格 / 列表 / 段落）、特殊要求（饮食禁忌、预算限制、技术规范）。

4. 用示例辅助说明

有时候 “示范” 比 “描述” 更管用，这就是常说的 “单样本提示” 或 “少样本提示”，适合那些不好用文字说清的格式、语气或潜在规则。

注意：新款 AI（比如：Claude 4.x）对示例细节很敏感，示例要符合你想鼓励的行为，避免包含不想要的模式。
反面例子（无示例）：“总结这篇文章”。
正面例子（带示例）：“我想要这样风格的总结：文章：[AI 监管相关文章链接]总结：欧盟通过全面的《人工智能法案》，针对高风险系统，核心条款包括透明度要求和人工监督规定，2026 年生效。现在按同样风格总结这篇文章：[你的新文章链接]”
适用场景：想要的格式不好描述、需要特定语气 / 风格、任务涉及隐性规则、简单指令没得到一致结果。
小技巧：先试 1 个示例（单样本），如果效果不好再加更多（少样本）。

5. 允许 AI 表达不确定

明确告诉 AI “不知道就说不知道”，别瞎猜，这样能减少 AI 胡编乱造的情况，让结果更可信。

例子：“分析这份财务数据并找出趋势，如果数据不足以得出结论，直接说明，不要猜测。”

二、进阶技巧（复杂场景必备）

基础技巧能应对大部分情况，但遇到复杂任务（比如：多步骤分析、结构化输出），就需要更高级的方法。

1. 预填 AI 的回复

简单说就是 “帮 AI 开头”，引导它的输出格式、语气或结构，尤其适合强制要求特定格式，或想跳过多余铺垫的场景。

适用场景：需要 JSON/XML 等结构化输出、想跳过寒暄直接要内容、要保持特定语气 / 角色、控制 AI 的回复开头。
例子（强制 JSON 输出）：不用预填时，AI 可能会说 “这是你要的 JSON：{…}”；用预填（API 使用场景）：messages=[{“role”: “user”, “content”: “从这个产品描述中提取名称和价格，用 JSON 格式输出。”},{“role”: “assistant”, “content”: “{”}]，AI 会接着左括号往下写，只输出有效的 JSON。
聊天界面替代方案：直接明确要求 “只输出有效的 JSON，不要多余铺垫，回复开头就写左括号 {”。

2. 思维链提示（CoT）

让 AI 先一步步推理，再给出答案，适合复杂的分析类任务，能让 AI 的思考过程更有条理。

现代替代方案：Claude 的 “扩展思考” 功能会自动做结构化推理，有这个功能就优先用；没有的话，手动思维链也很有用。
适用场景：没有 “扩展思考” 功能（比如：Claude 免费版）、需要可审查的推理过程、任务需要多步分析、要确保 AI 考虑特定因素。
三种常见用法：

基础版：在指令里加 “一步步思考”；
引导版：规定推理步骤，比如：“写邮件前先思考：1. 根据捐赠者的历史捐赠记录，哪种话术能打动他们？2. 关爱儿童项目的哪些方面能引起他们共鸣？3. 结合前面的分析写个性化邮件”；
结构化版：用标签区分推理和结果，比如：“用标签写下思考过程，先分析捐赠者偏好，再找项目亮点，最后用标签输出邮件”。

3. 控制输出格式

想让 AI 的回复格式统一，试试这三个方法：

不说 “不要做什么”，说 “要做什么”：比如：不说 “不要用 markdown”，说 “回复用连贯的段落，流畅自然”；
提示词格式贴合目标输出：你想让 AI 少用 markdown，自己的提示词里就少用；
明确格式偏好：比如：“写报告时用完整段落，段落间正常换行；markdown 只用来标代码、代码块和简单标题；除非是必须列表呈现的独立项，否则别用有序 / 无序列表，把内容自然融入句子里”。

4. 提示词串联

把复杂任务拆成多个小步骤，每个步骤用单独的提示词，上一步的输出作为下一步的输入，虽然费点时间，但准确率会大幅提升。

例子（研究总结）：第一步提示词：“总结这篇医学论文，包含研究方法、研究结果和临床意义”；第二步提示词：“审核上面的总结，从准确性、清晰度、完整性三个方面给出评分和反馈”；第三步提示词：“根据这个反馈优化总结：[第二步的反馈内容]”。
适用场景：任务复杂需要拆分、需要反复优化、多阶段分析、中间需要验证、单个提示词结果不稳定。
权衡：会增加等待时间（多次调用 API），但复杂任务的准确率和可靠性会明显提高。

三、那些你可能听过的 “老技巧”（现在怎么用）

有些技巧在早期 AI 上很管用，但现代 AI（比如：Claude）已经不需要了，不过特定场景下仍能发挥作用：

1. XML 标签结构化

以前用 XML 标签帮 AI 区分内容，但现在 AI 不用标签也能理解结构，只有三种情况可以用：处理超复杂、多类型内容的提示词、需要明确区分内容边界、使用老版本 AI。

现代替代方案：用清晰的标题、空格，或者明确的引导语（比如：“根据下面的运动员信息生成饮食计划：…”），效果一样还更简单。

2. 角色提示词

给 AI 指定 “专家身份”（比如：“你是财务顾问”），但别过度限制，比如：不说 “你是世界顶级专家，只说专业术语，从不犯错”，这样会让 AI 变得不实用。

现代替代方案：直接说明想要的视角，比如：不说 “你是财务顾问，分析这个投资组合”，说 “分析这个投资组合，重点看风险承受能力和长期增长潜力”。
适用场景：需要统一语气、应用需要特定人设、复杂话题需要领域视角。

四、组合技巧：怎么搭配效果最好

提示词工程的关键不是 “用所有技巧”，而是 “选对适合的组合”。分享一个实用示例，看看多种技巧怎么配合：“从这份季度报告中提取关键财务指标，用 JSON 格式输出。我需要用这些数据做自动化处理，所以回复必须只有有效的 JSON，不能有任何铺垫或解释。格式要求：{“revenue”: “带单位的数值”,“profit_margin”: “百分比”,“growth_rate”: “百分比”}如果报告中没有明确说明某个指标，就填 null，不要猜测。回复开头直接写左括号 {”

用到的技巧：明确指令、提供背景、示例格式、允许表达不确定、控制输出格式。

技巧选择框架（快速决策）

先检查：你的需求够明确吗？不够就先优化清晰度；
任务简单：只用水准技巧（明确、具体、提供背景）；
需要特定格式：用示例或预填；
任务复杂：拆分任务（提示词串联）；
需要推理：用 “扩展思考”（有就用）或思维链。

你需要什么	该用什么技巧
特定输出格式	示例、预填、明确格式要求
一步步推理	扩展思考（Claude 4.x）、思维链
复杂多步骤任务	提示词串联
可审查的推理过程	带结构化输出的思维链
避免 AI 瞎编	允许 AI 说 “不知道”

五、常见问题排查（输出不满意怎么办）

问题	解决办法
回复太笼统	增加细节、加示例、明确要求 “超越基础内容”
回复跑题 / 没抓住重点	更明确地说明核心目标，提供 “为什么要做” 的背景
输出格式不一致	加示例（少样本）或用预填控制开头
任务太复杂，结果不可靠	拆分成多个提示词（串联），每个提示词只做一件事
AI 有多余的铺垫	用预填或明确要求 “跳过铺垫，直接给答案”
AI 编造信息	明确允许 AI 说 “不确定”
想要 AI 执行，结果只给建议	用明确的动作指令，比如 “修改这个函数” 而不是 “能建议修改吗”

小技巧：从简单开始，逐步优化

不用一开始就写复杂提示词，先试基础版本，觉得不满意再慢慢加技巧，每加一个就测试一次，看是否真的有改善。

六、要避免的常见错误

过度设计：提示词不是越长越复杂越好；
忽略基础：核心指令模糊的话，再高级的技巧也没用；
指望 AI “读心”：不明确说明的话，AI 很可能误解；
堆砌技巧：只选能解决你具体问题的技巧；
不迭代：第一次写的提示词很少完美，要测试修改；
依赖过时技巧：现代 AI 不用 XML 标签和复杂角色设定，先从明确指令开始。

七、特殊场景：长内容 / 复杂任务怎么处理

1. 注意 token 消耗

提示词里的示例、详细说明都会占用 token（相当于 AI 的 “记忆空间”），别滥用技巧，只在有必要的时候用。

2. 现代 AI 的优势

Claude 4.x 这类新款 AI 的上下文理解能力已经提升很多，不会再出现 “中间内容记不住” 的问题。

3. 拆分任务依然有用

就算 AI 能处理长内容，拆分任务还是能提升质量，因为聚焦的任务 + 明确的边界，能让 AI 更专注，输出更精准。

4. 小策略

长内容：把关键信息放在开头或结尾；
复杂任务：拆成多个聚焦的子任务，每个子任务给明确要求。

八、怎么判断提示词好不好用

输出是否符合你的具体要求？
是不是一次就拿到满意结果，不用反复沟通？
多次测试，输出格式是否一致？
有没有避开前面说的常见错误？

如果想系统提升技巧，可以看看 Anthropic 的提示词工程课程（https://anthropic.skilljar.com/）。

九、最后总结

提示词工程本质上是 “沟通”，用 AI 能听懂的语言说清你的意图。先把基础技巧用熟（明确、具体、给背景），形成习惯后，再根据需要加进阶技巧。

最好的提示词不是最复杂的，而是能用最少的结构，稳定达到目标的。而且提示词工程是上下文工程的基础，好的提示词会和对话历史、附件、系统指令一起，让 AI 的输出更优。

现在就用 Claude 试试这些技巧吧！

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

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