【案例分享】AI使用分享｜如何运用 GPT完成小任务并提升效率 —

AI 使用分享｜如何运用 GPT 完成小任务并提升效率 —— Prompt 与案例整理

摘要:
随着生成式 AI 模型（如 ChatGPT、GPT-4、Claude、Gemini 等）的普及，越来越多的开发者、学生、职场人士开始尝试在工作与学习中引入 AI 工具。然而，很多人依旧停留在“问问问题”的层面，缺乏系统化的使用方法，导致输出结果不稳定、效率提升有限。

本篇文章将结合实际案例，全面介绍如何通过设计合理的 Prompt（提示词），以及如何在不同场景下高效利用 AI 完成各种“小任务”。文章内容覆盖：

Prompt 设计原则与技巧
代码生成与调试场景
文档整理与知识总结
问答互动与学习辅导
图片生成与可视化应用
效率提升的实用心得
通过这些案例，你不仅能快速上手，还能形成一套可复用的工作流，真正把 AI 融入到日常开发与学习中。

文章目录
AI 使用分享｜如何运用 GPT 完成小任务并提升效率 —— Prompt 与案例整理
一、背景与目标
二、提示词（Prompt）整理
1. 提示词设计原则
2. 常用 Prompt 模板（可直接复用）
三、实际操作案例
1. 文本处理任务
2. 代码生成任务
3. 问答与学习
4. 图片生成任务
四、AI 在更多开发场景中的应用
1. 文档写作与整理
2. 代码开发
3. 学习与辅导
4. 图片与多模态任务
5. 跨学科任务
五、实用心得与技巧
六、总结

一、背景与目标
在日常开发工作中，很多小任务往往看似琐碎，却经常占据了大量的时间和精力。随着 AI 工具的普及，越来越多的开发者开始尝试将这些小任务交给 AI 来完成，从而把精力集中在更具创造性的核心业务上。例如：

把一篇冗长的技术笔记转为结构清晰的文档
在 Android 项目中写一个收起键盘的方法
在 Unity 中封装一个调试小工具
在写博客时快速生成一张配图
在学习某个算法时快速获得示例代码与解释
过去，这些任务可能需要几十分钟甚至几小时。而现在，通过合适的 Prompt，你可以在几秒钟内获得一个可用的结果，再稍加修改就能投入使用。

因此，本次文章的目标是：

总结可复用的 Prompt 模板，让读者不必从零摸索。
提供实战案例，展示如何从问题到结果的完整过程。
分享效率心得，帮助读者真正提升工作与学习的生产力。
二、提示词（Prompt）整理
1. 提示词设计原则
在和 AI 交互时，Prompt 就是“指令”，决定了模型的输出效果。一个好的 Prompt，往往能让结果事半功倍。总结下来，有三大原则：

原则一：明确目标

模糊的需求，AI 只能给你模糊的答案。
清楚地说明任务目标，才能获得可用结果。

❌ 写一段排序代码  
✅ 请用 Java 实现一个快速排序方法，并给出单元测试示例

原则二：指定输出格式

如果你对结果的呈现方式有要求，一定要提前告诉 AI。
否则，它可能给你大段文字，而不是便于直接使用的结构。

❌ 解释下 Git Rebase 和 Merge 的区别  
✅ 请用表格形式对比 Git Rebase 与 Merge，从“提交记录”“冲突处理”“适用场景”三个维度说明

原则三：提供上下文

上下文信息越完整，AI 输出的结果就越贴近你的实际场景。

❌ 给我写一份登录接口文档  
✅ 我正在做一个电商 App，需要一个用户登录接口，请用 OpenAPI 3.0 规范写文档，包含请求参数、返回示例、错误码说明

2. 常用 Prompt 模板（可直接复用）

场景   Prompt 示例
文本总结   请将下面文章整理为 5 个关键知识点，每点不超过 50 字：
代码生成   请生成一个 Kotlin 方法，实现字符串翻转，并写单元测试示例
代码调试   以下代码运行时报错 NullPointerException，请分析原因并修复：
文档写作   请帮我生成一份技术博客大纲，主题为 Unity 中的 Skybox 曝光度控制
图片生成   生成一张 21:9 科技风格的海报，主题为 AI 提效办公
学习问答   请用通俗语言解释 Kalman Filter 的基本原理，并给出伪代码

小技巧：建议读者在自己的笔记中维护一个“Prompt 模板库”，类似于代码片段，可以随时调用。长期积累后，这个库就像工具箱，能在关键时刻快速复用。

三、实际操作案例

1. 文本处理任务

任务需求
我有一篇长达 5000 字的开发笔记，需要快速生成一份 结构化摘要，用作团队分享的 PPT 大纲。如果手动整理，至少需要 1-2 小时。

Prompt

请将以下文章整理为 8 个知识点，每点不超过 80 字，并按 Markdown 列表输出：
[原文内容]

模型输出（示例）

1. RecyclerView 的常用方法及区别  
2. Adapter 与 ViewHolder 的交互流程  
3. notifyItemChanged 的正确使用场景  
4. 安卓键盘上移与输入框适配方案  
5. 软键盘收起与动画优化  
6. 属性动画的封装与性能注意事项  
7. Unity 中 RenderTexture 清理方法  
8. 文档写作中 AI 的应用价值

效果分析

1.快速提炼结构：几秒钟内，模型就把长文内容浓缩为 8 个主题点，避免了人工逐段筛选。

2.可直接复用：输出的 Markdown 列表可以直接粘贴进 PPT 或文档，几乎不需要额外格式调整。

3.灵活扩展：如果需要更详细的摘要，只需调整 Prompt，例如：

请将文章分为 3 个章节，每章总结 3 个要点
请为每个知识点附带一句应用场景
最终收益
从“花 1-2 小时人工整理”缩短为“1 分钟 AI 生成 + 5 分钟人工润色”，节省了约 90% 的时间成本。

2. 代码生成任务
任务需求
在 Android 项目中，需要写一个收起软键盘的方法。

Prompt

请生成一个 Android Activity 中收起软键盘的 Java 方法，并附带使用示例和注释。

模型输出

/**
 * 收起软键盘工具方法
 * @param activity 当前 Activity
 */
public static void hideKeyboard(Activity activity) {
    View view = activity.getCurrentFocus();
    if (view != null) {
        InputMethodManager imm = (InputMethodManager) activity.getSystemService(Context.INPUT_METHOD_SERVICE);
        if (imm != null) {
            imm.hideSoftInputFromWindow(view.getWindowToken(), 0);
        }
        view.clearFocus();
    }
}

// 使用示例
hideKeyboard(MainActivity.this);

效果
直接生成了可用的工具方法和调用示例，减少了查文档和调试的时间。

3. 问答与学习

问题
“如何在 Android 中实现键盘弹起时页面自动上移，并带有平滑动画？”

Prompt

请提供在 Android 中实现键盘弹起自动上移的完整示例，包括监听键盘高度变化的方式，以及带有平滑动画的处理逻辑。

模型输出摘要

使用 ViewTreeObserver.OnGlobalLayoutListener 监听布局变化
计算键盘高度：rootView.getHeight() - rect.bottom
使用 ObjectAnimator 或 ViewPropertyAnimator 进行平滑上移
点击空白区域时收起键盘并复位
效果
不仅获得了思路，还给出了完整代码，可以直接粘贴到项目里试运行。

4. 图片生成任务
任务需求
为一篇技术文章生成封面图片。

Prompt

生成一张 21:9 科技风格的宣传图，主题为 “AI 办公助手”，带有未来感的光效和简洁的排版

输出效果
生成了一张科技感十足的图片。

四、AI 在更多开发场景中的应用
除了上面提到的几个案例，AI 还能覆盖开发中的更多环节：

1. 文档写作与整理
将零散的笔记自动生成大纲
优化技术博客的语言和逻辑
生成摘要、导语、结论段落
自动翻译并保持专业语气
2. 代码开发
快速生成工具类或单元测试
对现有代码进行调试和性能优化
生成注释与 Javadoc 文档
转换不同语言的实现（如 Java → Kotlin）
3. 学习与辅导
解释复杂概念（如 Kalman Filter、OpenGL 渲染管线）
提供伪代码和实际应用场景
模拟问答对话，类似“AI 家教”
针对算法题生成详细的解题步骤
4. 图片与多模态任务
生成文章配图、封面海报
辅助设计 UI 草图
生成图表（流程图、架构图）
将文档数据转为可视化图表
5. 跨学科任务
论文写作：帮你整理研究方法和数据说明
项目管理：自动生成需求文档、任务清单
职场沟通：撰写邮件、优化汇报 PPT
AI 的使用不再局限于“问答”，而是逐步走向“协作助手”。

五、实用心得与技巧
Prompt 要具体：模糊需求=模糊答案。
善用结构化输出：要求用 Markdown、表格、列表，后续更易整理。
结果可二次加工：先让 AI 给出草稿，再人工调整。
积累个人 Prompt 库：高频任务直接调用，效率倍增。
结合截图与配图：更直观，适合写博客或汇报。
跨工具组合：如 ChatGPT 出文档结构 + MidJourney 出配图。
迭代式提问：如果第一次结果不满意，可以补充上下文再次提问，往往会得到更精准的答案。
限制输出范围：例如“每个知识点不超过 50 字”，能避免啰嗦的答案。
六、总结
AI 是生产力加速器：通过合理的 Prompt，能在代码生成、文档写作、学习问答等小任务中显著提升效率。
要学会“提问的艺术”：明确目标 + 指定格式 + 提供上下文，才能获得最佳结果。
持续积累模板：把高频场景转为 Prompt 模板，就像封装工具类一样可复用。
从点到面：当你能把 AI 当作“团队助手”，而不是“答题机器人”，它就能真正成为你的效率利器。
未来，AI 会越来越多地渗透进开发、设计、学习与工作，谁能更快掌握使用方法，谁就能在效率和竞争力上领先一步。