prompt写作有哪些万能公式？这里有份原创的高级技巧清单

写 prompt 最忌讳的就是说半截话。你以为自己表达清楚了，AI 可能完全 get 不到重点。试试这个基础公式：明确角色定位 + 给出具体任务 + 补充执行细节，亲测对 90% 的场景都管用。

角色定位不能模糊。比如你想让 AI 写一篇职场文，别说 “你是个职场专家”，换成 “你是有 10 年互联网大厂 HR 经验的职场导师，擅长用真实案例解析问题”。角色越具体，AI 输出的内容越有代入感。我试过写美食测评，把角色设定成 “在成都开了 5 年火锅店的老板，会用方言吐槽食材优劣”，结果 AI 写出来的文字自带烟火气，比泛泛而谈的测评生动多了。

任务描述要带动作指令。别写 “写一篇产品文案”，改成 “为 300 元价位的降噪耳机写小红书文案，突出通勤场景的使用体验”。加个数字或者场景限制，能避免 AI 写得太笼统。之前帮朋友写宠物用品文案，我指定 “针对刚养猫的新手，用 3 个生活场景说明自动喂食器的必要性”，出来的内容全是新手最关心的点，比如出差喂食、控制食量这些，比我自己想的还周全。

细节补充决定内容深度。比如让 AI 写旅游攻略，光说 “写一篇三亚攻略” 没用。加上 “需要包含 3 个本地人常去的小众海滩、2 家海鲜排档的避坑指南，以及带老人出行的注意事项”，信息密度瞬间提升。我发现补充细节时加个 “反例” 效果更好，比如 “不要推荐网红打卡点，那些地方拍照好看但体验差”，AI 就不会跑偏。

不同场景对 prompt 的要求天差地别。写营销文案和写学术论文，用的套路完全不同。分享 3 个高频场景的定制公式，照着套就行。

营销文案类可以用 “目标人群 + 核心卖点 + 传播渠道”。比如卖儿童保温杯，写成 “给 3-6 岁孩子的妈妈写朋友圈文案，突出 316 不锈钢材质和防摔设计，语言要像闺蜜聊天一样亲切，带点小幽默”。这里的关键是把 “卖点” 转化成 “用户利益”，别只说 “容量大”，要说 “早上装的水，下午接娃放学还温热”。

知识科普类适合 “知识领域 + 解释深度 + 呈现形式”。想让 AI 讲清楚量子力学，直接问 “什么是量子力学” 肯定不行。换成 “用中学生能听懂的语言解释量子纠缠，举 2 个生活中的类比案例，最后总结 3 个核心知识点”，难度和结构都明确了。我用这个公式让 AI 讲过经济学概念，指定 “用奶茶店定价举例，避免专业术语”，连我那对经济学一窍不通的朋友都看明白了。

创意写作类试试 “主题 + 风格 + 禁忌”。写故事时说 “写一个科幻故事” 太宽泛。改成 “以‘时间循环’为主题，写一篇 500 字的悬疑小故事，风格类似《开端》，不能出现外星人元素”，AI 会更有创作方向。我之前用这个公式写过古风文案，要求 “围绕‘江南雨’展开，用词要像李清照的词一样婉约，不能用‘悲伤’‘难过’这类直白的词”，出来的句子全是 “雨打芭蕉，湿了半卷残诗” 这种意境，比我自己憋半天强多了。

基础公式能保证不出错，但想让内容更有亮点，得用进阶技巧。反推法和对比法是我私藏的两个大招，尤其适合那些你自己都没想清楚具体需求的场景。

反推法的核心是 “先给结果，再要过程”。比如你想让 AI 写一份活动策划，直接说 “策划一场线上读书会” 容易流于形式。换成 “我需要一场能吸引 500 人报名的线上读书会策划，已知成功案例是用‘作者直播答疑’作为钩子，你帮我反推前期宣传、流程设计和转化路径”，AI 会顺着成功案例的思路去拓展。我用这个方法做过产品复盘，先告诉 AI“上季度转化率提升 20%，关键动作是优化了支付页面”，再让它反推可能的优化点，结果比我自己列的清单详细 3 倍。

对比法能逼出细节差异。当你纠结两种方案哪个更好时，直接问 “A 和 B 哪个好” 意义不大。试试 “分析 A 方案（短视频推广）和 B 方案（社群裂变）在获客成本、转化周期、适用人群上的 3 点核心差异，最后给出针对初创公司的选择建议”。我帮客户选营销渠道时就用这招，AI 会把每个维度的优劣列得清清楚楚，连 “短视频适合品牌曝光但转化慢，社群适合精准转化但覆盖人群有限” 这种细节都不会漏。

涉及报告、分析类内容时，光有文字描述不够。加入数据变量和参考样本，能让 AI 输出的内容更具说服力。公式可以这样搭：设定关键变量 + 明确输出目标 + 提供参考样本。

关键变量要具体到可量化。比如让 AI 写市场分析，别说 “分析咖啡市场”，改成 “分析 2024 年一线城市 25-35 岁女性的现磨咖啡消费数据，变量包括月均消费次数、偏好品类（美式 / 拿铁 / 其他）、价格敏感度”。我用这个方法做过竞品分析，指定 “对比 3 个同类 APP 的用户留存率（7 日 / 30 日）、功能使用率、差评关键词”，AI 直接给出了表格化的对比结果，比我手动整理效率高太多。

输出目标要带应用场景。写一份调研报告，是给老板看还是给团队做参考？目标不同，内容侧重点完全不同。比如 “为电商运营团队写一份用户画像报告，需要包含 3 个核心消费场景的行为特征，最终用于制定 618 活动策略”，AI 会自动往 “可落地” 的方向靠拢。我发现加上 “输出形式要求” 效果更好，比如 “用 SWOT 框架呈现，每个部分配 1 个具体案例”，能避免内容杂乱无章。

参考样本能降低沟通成本。如果你有特别认可的内容风格，直接告诉 AI“参考这篇文章的结构：开头用用户痛点引入，中间分 3 个方法论，结尾给行动清单”。我之前让 AI 模仿某公众号的文风，把该公众号的 3 篇爆款文章片段作为样本附在 prompt 里，出来的内容连小标题风格都高度一致。但要注意，样本别太长，挑最有代表性的段落就行，不然 AI 容易被带偏。

就算背熟了公式，有些错误写法还是会让效果大打折扣。这几年踩过的坑，总结出 3 个最容易犯的毛病，一定要避开。

别用模糊的形容词。“写一篇吸引人的推文” 里的 “吸引人” 就是典型的无效词。AI 根本不知道你觉得什么叫吸引人。换成 “用‘凌晨 3 点的加班狗看完都哭了’这样的标题开头，正文包含 2 个反转剧情”，效果完全不同。我见过最夸张的案例，有人让 AI “写一篇感人的故事”，结果 AI 写了篇流水账，原因就是 “感人” 这个词太主观，没有具体标准。

别堆太多不相关的要求。有人觉得 prompt 写得越全越好，结果把 “要幽默、要专业、要接地气、要学术化” 全塞进去，AI 直接懵了。每次只聚焦 1-2 个核心要求，比如 “重点突出专业度，适当用行业术语，语言风格简洁就行”。我之前帮客户写产品说明书，一开始加了 “要有趣、要详细、要适合小白”，出来的内容不伦不类，后来删掉 “有趣” 的要求，专注 “详细 + 小白友好”，反而更符合需求。

别忽略 “迭代指令”。第一次输出不满意很正常，这时候别重新写 prompt，直接基于结果优化。比如 “刚才的内容案例太少，补充 3 个 2024 年的最新案例”，或者 “把第三部分的语言风格改得更犀利，像行业评论员吐槽一样”。我做过一个项目，前后迭代了 5 次 prompt，从 “写一篇行业分析” 到 “针对中小商家，分析 2024 年直播带货的 3 个新趋势，用‘某商家靠 XX 方法月销破百万’这样的案例佐证”，每次优化都比上一次精准。

拿 “写一篇关于‘碎片化学习’的文章” 来举例，看看不同公式的输出差距有多大。

用基础公式写：“你是有 5 年在线教育经验的讲师，写一篇关于碎片化学习的文章，告诉职场人如何利用通勤时间学习，包含 3 个具体方法”。输出内容中规中矩，会讲 “用音频课程、背单词 APP、碎片化笔记” 这些常见方法，适合新手入门。

用场景化公式写：“给每天通勤 1 小时的 996 上班族写一篇文，说明碎片化学习的 3 个误区（比如只囤课不学习），用‘周一到周五的真实时间表’举例，语言要像同事聊天一样亲切”。输出内容会更贴近读者痛点，比如提到 “别在地铁上看需要深度思考的内容，换成听书更合适”，实用性明显提升。

用进阶公式写：“已知碎片化学习的核心是‘高频短时间 + 目标明确’，反推大多数人失败的 3 个原因，对比‘成功案例（每天学 20 分钟 3 个月考下证书）’和‘失败案例（囤了 500 节课却只看了 10 节）’，最后给每周学习计划表”。输出内容会有深度分析，甚至会提到 “目标设定太模糊”“没有即时反馈” 这些深层问题，适合有一定基础的读者。

从这个案例能看出，公式没有好坏之分，关键是匹配你的需求。新手先练基础公式，熟练了再尝试进阶技巧，慢慢就能找到属于自己的 prompt 节奏。

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