prompt工程应用实例：看高手如何利用prompt工程提高原创性

很多人用 AI 写东西时，总觉得生成的内容千篇一律，其实问题出在一开始的 prompt 没写好。就说写一篇旅行攻略吧，普通用户可能就丢一句 “写一篇云南丽江的旅行攻略”，结果 AI 大概率会甩出一套模板化的内容，从景点介绍到美食推荐，全是网上能搜到的大路货。但高手不一样，他们会在 prompt 里把需求边界划得特别细。

比如同样是丽江攻略，高手会这么说：“以一个 90 后摄影师的视角，写一篇适合秋天去丽江的 3 天小众旅行攻略。要重点突出玉龙雪山后山人少的徒步路线，还要讲讲在束河古镇遇到的手作皮具匠人，他的工作室藏在哪个巷子里，做的皮雕有什么独特故事。另外，推荐两家本地人常去的私房菜，说明推荐理由，比如老板有什么特别的厨艺秘诀，或者菜品背后有什么当地的民俗故事。” 你看，这样的 prompt 里有明确的身份设定、时间限定、场景细节和情感元素，AI 接收到这些信息，就像拿到了一个精准的创作指南针，生成的内容自然会带上独特的个人视角和细节，原创性一下子就提上来了。

再比如写产品测评，普通 prompt 可能就是 “测评一下某品牌的降噪耳机”，而高手会加上 “假设你是一个经常坐高铁出差的程序员，每天要在高铁上工作 4 小时，写一篇你使用这款耳机 3 个月的真实体验。要讲清楚在高铁报站声、孩子哭闹声、车厢广播声这些场景下，耳机的降噪效果具体怎么样，有没有遇到过降噪失效的情况，当时是什么环境。还要说说耳机的续航在连续使用时能不能撑完一趟长途出差，充电时有没有遇到过接触不良的问题，这些细节都写进去。” 这种把用户身份、使用场景、时间跨度和具体痛点都明确下来的 prompt，能让 AI 生成的内容更贴近真实使用体验，充满个人化的感受和细节，这样的测评文章，读者会觉得真实可信，原创性也强。

高手用 prompt 工程提高原创性的另一个妙招，就是把复杂的创作任务进行场景化拆解。比如说要写一篇关于 “职场新人如何快速适应团队” 的文章，普通用户可能直接让 AI 写一篇攻略，结果出来的内容都是些理论性的大道理，什么 “要主动沟通”“要学习团队文化” 之类的，没什么新意。但高手会把这个大问题拆成一个个具体的小场景，每个场景对应一个具体的 prompt。

首先，拆出 “入职第一周如何快速记住同事名字和职责” 的场景，对应的 prompt 可以是：“假设你是一个刚入职互联网公司的新人，第一天走进办公室，面对 30 多个同事，你会怎么在一周内记住他们的名字、岗位和负责的项目？有没有什么实用的小技巧，比如做笔记的方法、主动请教的话术，或者利用公司内部系统的小窍门，把这些具体的做法写出来。” 接着，拆出 “第一次参加团队会议如何有效发言” 的场景，prompt 就是：“作为新人，第一次参加部门周会，看到大家讨论的业务名词很多都听不懂，这时候你怎么准备才能在会议上说出有价值的话？是提前找同事了解会议主题和相关资料，还是在会议中记好笔记，抓住某个具体的点提问或补充，把你的思考过程和具体做法写下来。”

再比如写一篇美食探店文章，高手会把 “探店” 这个过程拆成到店前、进店时、点餐中、用餐时、离店后等多个场景。到店前的 prompt 可以是：“听说小区门口新开了一家重庆小面店，你提前在网上看了评价，发现有人说辣度很正宗，有人说豌杂面的豌豆不够烂，你去探店前会做哪些准备，比如要不要提前联系老板了解食材来源，或者准备好拍照的设备和角度。” 进店时的 prompt：“推开门，看到店里挂满了重庆的老照片，老板用重庆话打招呼，你怎么回应能让老板觉得你是懂行的食客，从而愿意多和你聊两句，比如问问店里最受欢迎的面是哪款，辣度能不能根据个人口味调整。” 通过这样的场景化拆解，每个小场景都有具体的细节和个人化的互动，AI 生成的内容就会充满真实的体验感和独特的视角，原创性自然就高了。

在利用 prompt 工程提高原创性时，高手还特别擅长用逆向思维来引导 AI。很多时候，我们让 AI 创作时，它会按照常见的套路来，比如写故事就按 “开头 - 发展 - 高潮 - 结尾” 的模式，写观点文就按 “提出问题 - 分析问题 - 解决问题” 的结构，这样很容易雷同。但高手会反其道而行之，让 AI 先打破常规。

比如让 AI 写一个爱情故事，普通 prompt 可能是 “写一个男生追女生的甜蜜爱情故事”，而高手会说：“写一个反套路的爱情故事，女生比男生早十年知道他们会在一起，因为女生在 18 岁时梦到了 30 岁的自己和一个男生的婚礼，后来她上大学、工作，一直等着这个男生出现，结果在她 28 岁时，遇到了一个和梦里长得不一样的男生，发生了什么故事，让这个男生成为了她的新郎。” 这种逆向思维的 prompt，让 AI 跳出了传统爱情故事的框架，去构思独特的情节和设定，生成的故事自然就有了原创性。

在观点类文章写作中，高手也会用逆向思维。比如写 “为什么说失败是成功之母不一定正确”，普通 prompt 可能就是让 AI 分析失败的不足，而高手会引导 AI 先列举大家公认的 “失败是成功之母” 的理由，然后逐一反驳。prompt 可以是：“现在很多人说失败是成功之母，觉得只要经历失败就能成功，你先列出三个大家认为失败有价值的观点，比如失败能积累经验、锻炼心态、发现问题，然后针对每个观点，举出实际的反例，比如有些失败是因为方向错误，越失败越偏离成功，或者多次失败会打击信心，让人放弃，最后提出你认为什么样的失败才有价值，什么样的情况下失败反而会阻碍成功。” 这样的 prompt 让 AI 从相反的角度去思考问题，生成的观点就会更有新意，避免人云亦云，原创性也就提升了。

高手用 prompt 工程时，很少一次性就让 AI 生成最终内容，而是通过多轮对话来不断优化。第一次生成后，他们会根据结果，针对不够好的地方调整 prompt，让 AI 一步步接近自己想要的独特内容。

比如第一次让 AI 写一篇 “30 岁裸辞转行的心路历程”，AI 生成的内容可能比较平淡，只是罗列了辞职的原因和转行的步骤。这时候高手会在第二轮对话中调整 prompt：“刚才的内容里，辞职的心理挣扎写得不够详细，你再具体说说决定裸辞前的那个周末，你是怎么度过的，有没有和家人朋友聊过，他们是什么反应，你自己在客厅来回踱步时想了哪些具体的问题，比如存款能撑多久、万一转行失败怎么办。还要加入转行过程中遇到的一个具体挫折，比如面试时被面试官质疑没有相关经验，你是怎么应对的，当时说了什么话，心里有什么感受。” 通过这样的细化，第二轮生成的内容就会多了很多具体的场景和情感描写，更有个人特色。

再比如生成一篇产品使用教程，第一次 AI 可能写得太笼统，高手会在第二轮 prompt 里加入具体的用户场景：“假设用户是一个 50 岁的阿姨，第一次用智能手机，你教她怎么用微信发朋友圈，要一步一步说清楚，每个步骤的操作细节，比如怎么找到朋友圈入口，怎么拍照，怎么添加文字，还要提醒她可能遇到的问题，比如拍照时手抖拍模糊了怎么办，文字写错了怎么修改，用阿姨能听懂的口语化语言来写。” 通过多轮对话，不断根据生成结果调整 prompt，加入更具体的用户身份、场景细节和情感元素，AI 生成的内容就会越来越贴近真实需求，充满独特的个人化表达，原创性也就在这一次次的迭代中打磨出来了。

高手们还有一个秘诀，就是在 prompt 里融入自己的真实体验，让 AI 替自己表达那些独特的感受和见解。比如写一篇读书心得，普通用户可能让 AI 总结书中的观点，而高手会说：“这本书里提到的‘成长型思维’让我想起去年我学钢琴的经历，当时我总觉得自己没天赋，练了一个月还弹不好《小星星》，后来老师告诉我不要盯着自己的不足，而是每天记录自己进步的小细节，比如今天手指按琴键更准确了一点，明天节奏把握得更好了一点。你把这个经历和书中的观点结合起来，分析一下成长型思维在实际学习中的应用，还要说说这种思维对我现在工作的影响，比如面对新的项目挑战，我是怎么调整心态的。”

在写旅行感悟时，高手会把自己在旅途中的具体感受告诉 AI：“在稻城亚丁徒步时，我爬到海拔 4000 米的地方，突然下起了暴雨，浑身湿透，呼吸困难，当时我坐在一块石头上，看着远处若隐若现的雪山，心里突然有一种说不出的感动，觉得大自然太神奇了，自己的渺小和坚强同时存在。你把这个场景写进去，分析一下在极端环境下旅行带给人的心灵触动，还要联系到日常生活中我们面对困难时的心态。” 通过融入这些个人化的真实体验，AI 生成的内容就有了独特的情感和视角，不再是冷冰冰的文字，而是充满了个人色彩的原创内容。

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