Day07——晚课 提示词实战:从写一句话到写出好Prompt

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📚 AI专家养成计划 · 第14篇(共140篇)

⏱️ 阅读时间:正文10-15分钟 + 地铁深读5-10分钟

🎯 适合人群:零基础,想动手写出好Prompt的你


☀️ 上篇回顾:今天早上我们学了什么

今天早课我们聊了 Prompt Engineering 的基础概念。来回顾3个核心要点:

1. 好Prompt = 角色 + 任务 + 约束 + 格式

不是随便打字就行。给AI越多上下文,它输出的质量越高。这5个要素不是每次都要全写,但写得越清楚,结果越好。

2. 角色设定能让AI”入戏”

同样一个问题,告诉AI”你是一位资深Python工程师”和什么都不说,结果完全不同。角色就像给AI戴上一顶帽子,它会用那个角色的视角和专业度来回答。

3. Prompt是和AI沟通的”翻译器”

你脑子里想的东西,AI看不到。Prompt就是把你脑子里的想法,翻译成AI能理解的语言。翻译得越好,AI越懂你。

💡 核心收获:理论学完了,现在该动手了!今晚这堂晚课,我们来实战——用ChatGPT完成3个真实任务,从零写出像样的Prompt。


🎯 今晚目标:用3个实战案例练出手感

今晚不讲理论,直接干。准备好了吗?打开ChatGPT(chat.openai.com),或者你习惯用的任何AI对话工具(豆包、Kimi、Claude都行),跟着我一步步来。

注意:如果你还没有ChatGPT账号,可以用 Kimi(kimi.ai)或 豆包(doubao.com)代替,操作完全一样。


实战1:帮孩子出一份数学练习题

场景

你是一位家长,孩子正在读小学三年级,数学学到”两位数乘一位数”。你想让AI出10道练习题。

❌ 新手的写法

打开ChatGPT,直接输入:

出几道数学题

AI可能给你这种回答:

`

  1. 3 + 5 = ?
  2. 12 – 7 = ?
  3. 8 × 4 = ?

`

问题:难度不对,可能是加减法,也可能是初中的方程。完全随机。

✅ 改进版Prompt

`

你是一位有10年教学经验的小学数学老师。

请为小学三年级学生出10道”两位数乘一位数”的计算练习题。

要求:

  • 难度适中,适合课后练习
  • 每道题只写算式和括号,不写答案(方便学生自己算)
  • 最后附上每道题的答案,方便家长批改
  • 排版整齐,题号清晰

`

🤔 为什么这个Prompt更好?

我来拆解一下这个Prompt的结构:

  • 角色:有10年经验的小学数学老师 → AI会用老师的视角来出题,考虑难度梯度
  • 任务:出10道题 → 明确数量
  • 约束:两位数乘一位数 → 明确知识点,不会跑偏
  • 格式:题号清晰、答案另附 → 输出结构化,直接能用
  • 额外要求:难度适中 → 避免出太简单或太难的

你现在试试:把上面这段Prompt复制到ChatGPT里,看看输出效果。


实战2:帮你写一封得体的请假邮件

场景

你下周三要请假一天,需要给领导写一封请假邮件。你不想写得过于正式(像公文),也不想太随意(像发微信)。

❌ 新手的写法

帮我写一封请假邮件

AI可能给你:

`

尊敬的领导:

您好!本人因个人原因,特此申请请假一天……

`

问题:太正式、太模板化,而且没有填具体信息。

✅ 改进版Prompt

`

你是一位职场写作顾问,擅长帮助人写出得体、自然的工作邮件。

帮我写一封请假邮件,发给我的直属领导王经理。

背景信息:

  • 我叫李明,在市场部工作
  • 请假日期:下周三(5月28日)一天
  • 请假原因:家中有事需要处理
  • 我会提前把手头工作交接给同事张伟

要求:

  • 语气自然亲切,不要太生硬也不要太随意
  • 长度控制在100字以内
  • 开头称呼”王经理”,结尾用”谢谢”即可
  • 不要写”此致敬礼”那种格式

`

🤔 这个Prompt的亮点在哪?

  • 给了具体背景信息:谁、什么时候、什么原因、怎么交接 → AI不需要瞎编
  • 说明了语气偏好:自然亲切 → 避免AI写出公文腔
  • 限制了长度:100字以内 → 避免AI啰嗦
  • 排除了不想要的东西:不要”此致敬礼” → 主动告诉AI你的禁忌

你现在试试:改成你自己的真实情况,让AI帮你写一封。


实战3:帮你总结一篇文章的要点

场景

你看到一篇2000字的技术文章,想让AI帮你提炼核心要点,方便你快速了解文章在说什么。

❌ 新手的写法

总结一下这篇文章

然后把文章全文贴上去。

AI可能给你:

`

这篇文章主要讲了人工智能的发展……作者认为……

`

问题:总结太笼统,看完还是不知道文章到底说了什么。

✅ 改进版Prompt

`

你是一位专业的内容分析师,擅长用简洁的方式提炼文章核心信息。

请帮我总结以下文章,按以下格式输出:

一句话总结

(用一句话概括文章核心观点)

3个关键要点

  1. 要点1:(用1-2句话说明)
  2. 要点2:
  3. 要点3:

适合谁读

(这篇文章的目标读者是谁?)

值不值得深读

(给出1-5星评级,说明理由)


文章内容:

(在此粘贴文章全文)

`

🤔 这个Prompt为什么有效?

  • 指定了输出格式:5个固定栏目 → AI不会跑偏,输出结构一致
  • 增加了判断维度:”值不值得深读”帮你做决策,不只是信息搬运
  • 一句话总结放在最前面:先给结论,再展开细节
  • 以后可以复用:这个Prompt格式存下来,下次总结任何文章都能用

🛠️ 4个你马上能用的Prompt模板

把这4个模板存到你的笔记里,以后直接套用。

模板1:万能学习助手

`

你是一位耐心的[学科]老师。

请用通俗易懂的方式,向零基础的人解释[概念名称]。

要求:

  • 用生活中的类比来解释,不要用专业术语
  • 给出1-2个简单的例子
  • 如果有常见误解,也一并说明
  • 控制在300字以内

`

用法:把[学科]换成你的学科(物理、经济学、编程…),[概念名称]换成你想了解的概念。

模板2:文章改写器

`

你是一位资深编辑,擅长把复杂内容改写得通俗易懂。

请把下面这段文字改写成适合[目标读者]阅读的版本。

原文:

(粘贴原文)

要求:

  • 把专业术语翻译成大白话
  • 每段不超过3句话
  • 重点内容加粗标记

`

模板3:决策助手

`

你是一位[领域]顾问,擅长帮助人做理性决策。

我正在考虑[决策内容],请帮我分析。

我的情况:

  • (描述你的情况1)
  • (描述你的情况2)
  • (描述你的情况3)

请用以下格式回答:

  1. 选择A的利弊
  2. 选择B的利弊
  3. 你的建议及理由

`

模板4:代码审查员

`

你是一位有10年经验的高级软件工程师。

请审查以下代码,找出潜在问题:

`编程语言

(粘贴代码)

`

请关注:

  1. 有没有逻辑错误或bug?
  2. 有没有性能问题?
  3. 有没有安全漏洞?
  4. 代码风格有什么可以改进的?

每个问题请给出具体建议。

`


🚫 新手最常犯的5个错误

我见过太多人踩这些坑了,提前告诉你:

1. 问得太笼统

❌ “AI是什么?”

✅ “用3个生活例子向小学生解释什么是AI,每个例子不超过50字”

2. 没给上下文

❌ “帮我翻译这段话”

✅ “把下面这段产品说明翻译成英文,目标读者是美国消费者,语气要自然”

3. 一次塞太多任务

❌ “帮我写一篇文章、做个PPT、再写个推广方案”

✅ 一次只做一件事,等第一件做好了再做第二件

4. 不做追问

❌ AI第一次回答不满意就放弃

✅ “这个回答不够具体,能展开说说第2点吗?”或”换个角度重新分析一下”

5. 不检查就用

❌ 直接复制AI的输出到工作文档

✅ 仔细检查事实、数字、逻辑是否正确,AI偶尔会”编造”信息


📋 今晚行动清单

花15分钟完成这3件事:

  • [ ] 练习1:用”万能学习助手”模板,让AI解释一个你一直搞不懂的概念
  • [ ] 练习2:用”文章改写器”模板,把一篇你读过的长文改写成300字版本
  • [ ] 练习3:把你最常用的一个Prompt写下来,用今晚学到的技巧优化它

💡 记住:Prompt工程不是背公式,而是养成”说清楚”的习惯。多练几次,你就会发现自己自然而然地在写更好的Prompt了。


📖 地铁深读:Prompt Engineering是怎么成为一门”技术”的?

这个板块专为地铁通勤设计,每篇5-10分钟。不想深读可以跳过,不影响主线学习。

从”调参侠”到”提示词工程师”

2022年底 ChatGPT 刚出来的时候,人们发现一个奇怪的现象:同一个AI,有人问出来像智障,有人问出来像天才。

区别就在于Prompt。

最早一批”Prompt工程师”其实是玩出来的。他们在Reddit和Twitter上分享各种神奇的Prompt技巧,比如”让我们一步一步思考”(Let’s think step by step)这种简单的句子,居然能把GPT-3的数学推理能力提升30%以上。

“让我们一步一步思考”的魔力

2022年5月,Google的研究人员发表了一篇论文,提出了 Chain-of-Thought Prompting(思维链提示)。核心发现惊人地简单:

只要在Prompt里加一句”让我们一步一步思考”,大语言模型在数学和逻辑推理任务上的准确率就大幅提升。

为什么?因为这句话迫使模型把推理过程”说出来”,而不是直接猜答案。就像学生做数学题要写步骤一样——写了步骤,正确率自然更高。

这篇论文发表后,Prompt Engineering从”技巧”变成了”工程学科”。现在,大型科技公司都有专门的”AI提示词工程师”岗位,年薪轻松过百万。

一个有趣的类比

Prompt Engineering 像什么?像养宠物

你不能命令一只狗”做微积分”——它做不到。但你可以用正确的指令让它”坐下””握手””捡球”。AI也一样,它有自己的能力和边界。Prompt Engineer的工作,就是找到正确的”指令”,让AI在它的能力范围内做到最好。

💭 思考题:如果你是一个Prompt Engineer,你会怎么写一个Prompt,让AI帮你设计一个更好的Prompt?(提示:这就是”元提示词”的概念)


下篇预告

明天早上8点:Day08——早课 角色设定:让AI扮演专家,效果翻倍

明晚5点:Day08——晚课 结构化提示词:模板化你的需求,效率提升10倍


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