好的AI写作prompt有什么特点？| 对比分析不同公式优劣 | 找到最适合你的模板

现在做 AI 写作的人越来越多，但同样的工具，有的人写出来的东西让人眼前一亮，有的人却总是得到一堆废话。差别在哪儿？很大程度上就看你会不会写 prompt。今天就来好好聊聊，那些能让 AI 听话又出活的 prompt 到底有啥特点，再对比几种流行的公式，帮你找到最顺手的那一款。

目标感像激光一样准。见过太多人写 prompt 就跟说梦话似的，“帮我写篇关于教育的文章”“给我弄个产品介绍”。这种模糊指令，AI 只能给你一锅大杂烩。真正管用的 prompt，会把目标钉死在具体场景里。比如 “给刚生完孩子的妈妈写一篇 300 字的婴儿防晒科普，要包含 3 个最容易踩的误区和对应的正确做法”，你看，人群、篇幅、核心内容全齐了，AI 想跑偏都难。

角色设定能骗过真人。AI 本质是个超级模仿秀演员，但你得告诉它演谁。我见过最绝的一个 prompt 是这么写的：“你现在是小区门口开了 20 年杂货铺的王大爷，顾客是刚搬来的 95 后女生，她想买一瓶性价比高的洗衣液，你得用带点方言的口语给她推荐，顺便扯两句最近小区里的新鲜事”。这种设定一出来，AI 输出的内容自带画面感，哪还有半点机器味？

边界感划得清清楚楚。很多人忽略了 “不能写什么” 比 “要写什么” 更重要。有次我让 AI 写一篇职场文，加了句 “不要用‘家人们’‘宝子们’这种网络热词，不要举马云、任正非的例子”，结果出来的东西立刻就有了专业感。设定边界不是限制 creativity，而是帮 AI 排除掉那些可能拉低质量的干扰项。

自带 “脚手架” 结构。优秀的 prompt 会给 AI 搭好骨架。比如写公众号文章，直接说 “标题要包含数字，开头用一个读者痛点场景，中间分 3 点论述，每点配一个真实案例，结尾要有行动号召”。这种结构化指令，比单纯说 “写篇好的公众号文章” 效率高 10 倍。AI 不是人，它需要明确的路径指引，你给的框架越清晰，它走得就越稳。

这应该是目前最流行的基础款公式了。结构很简单：先给 AI 定个身份，再说明要做什么，最后规定输出格式。比如 “你是有 10 年经验的高中数学老师，给高一学生写一篇讲解三角函数的短文，用 3 个生活中的例子说明，最后附一道练习题”。

优点是上手门槛极低，新人照着套就能用。对于常见的内容创作，比如写邮件、做 PPT 大纲、整理会议纪要这些，效率特别高。我见过一个行政助理，用这个公式让 AI 处理各种文书，工作量直接减了一半。

但缺点也很明显，深度不够。遇到复杂任务，比如写市场分析报告、设计课程大纲，这种公式就显得力不从心了。它更适合处理标准化、流程化的内容，想产出有洞见的东西，还得加料。

这个公式的核心是从问题出发，先说明为什么要做这件事，再给出限制条件。典型例子：“很多职场新人不知道怎么跟领导汇报工作导致错失机会（问题），你作为上市公司的部门总监（角色），结合你带新人的经验（背景），写一篇 800 字的指南，要包含 3 个具体话术模板，不能用太理论化的语言（约束）”。

它的优势在于产出内容的针对性极强，特别适合解决实际问题。我用这个公式写过好几次产品说明书，把用户最常问的问题放进 prompt 里，出来的内容几乎不用改就能直接用。

麻烦的地方是对使用者要求高。你得先想清楚核心问题是什么，背景信息哪些该给哪些不该给。新手容易要么信息给得太少，要么一股脑全塞进去，结果反而影响 AI 判断。

这个公式擅长打造氛围感，适合需要强烈代入感的内容。结构是：先搭建一个具体场景，说明要达成的目标，再规定语言风格。比如 “假设你是 2008 年北京奥运会的志愿者，现在要给一群外国游客介绍鸟巢场馆（场景），目的是让他们了解建筑特色的同时感受到中国文化（目标），要用轻松幽默的语气，穿插两个关于场馆建设的小故事（风格）”。

用好了能写出特别有感染力的内容，比如故事、文案、演讲稿这些。我之前帮一个朋友写婚礼致辞，用这个公式让 AI 模拟新郎的视角，出来的稿子感动得全场落泪。

但它的适用范围比较窄，像写论文、做数据分析这种偏理性的内容，用这个公式反而会显得冗余。而且场景描述太费脑子，有时候为了搭个场景，比自己写还累。

这是最适合纯新手的公式：直接给一个例子，让 AI 照着葫芦画瓢。比如 “像这样写产品卖点：【充电宝】不是所有充电宝都叫快充，我们的 30 分钟充满 60%，比同类快 2 倍 —— 你看，突出对比和具体数据。现在你来写这款蓝牙耳机的卖点”。

优点是零思考成本，只要能找到一个好例子，就能套出不错的结果。我见过有人用这个方法批量生成短视频脚本，把爆款视频的结构拆解出来当示例，效率惊人。

缺点也很致命：很容易被示例带偏。如果示例本身质量不高，AI 写出来的东西只会更差。而且这种方法写不出太有新意的内容，毕竟本质上是在模仿。

看你要解决什么级别的问题。如果只是写个请假条、整理个会议记录这种简单任务，“角色 + 任务 + 格式” 公式足够用了。要是想写深度分析文章、设计复杂方案，就得用 “问题 + 背景 + 约束” 这种信息密度高的公式。别拿个锤子就把所有东西都当钉子敲。

看你对 AI 的熟悉程度。刚上手的时候，用 “示例引导式” 能快速建立信心，等你慢慢摸透 AI 的脾气了，再尝试 “场景 + 目标 + 风格” 这种需要更多设计的公式。我自己也是从只会说 “帮我写篇文章”，到现在能写出几百字的复杂 prompt，这个过程急不来。

看内容的应用场景。发朋友圈、写短视频文案，用 “场景 + 目标 + 风格” 容易出爆款；写工作报告、学术论文，“问题 + 背景 + 约束” 更能保证专业性。我有个做新媒体的朋友，给短视频写文案用场景公式，给客户写方案用问题公式，切换自如。

看你的时间成本。有时候赶工，哪有时间琢磨复杂公式？直接用 “角色 + 任务 + 格式” 快速出一版，总比卡着不动强。但如果是重要内容，花半小时打磨一个精准的 prompt，能省掉后续几小时的修改时间，这笔账得算清楚。

不管用哪种公式，都可以用这个方法升级：在基础公式里加 “变量调节项”。比如在任何公式后面加上 “用 3 个比喻说明”“避免使用专业术语”“每段不超过 20 个字”，这些小调节能让结果瞬间提升一个档次。

我最近常用的一个进阶技巧是 **“反向提示”**。就是在 prompt 里加上 “你可能会写出这样的内容：……（先预判一个平庸的结果），但我希望你能……”。这种方式能帮 AI 避开常见陷阱，亲测有效。

还有个小窍门，写完 prompt 别急着提交，先自己读一遍。如果你自己都觉得含糊不清，AI 肯定更懵。我一般会问自己三个问题：角色够具体吗？任务够明确吗？输出要求够清晰吗？有一个答不上来，就回去改。

把你脑子里模糊的想法，翻译成 AI 能理解的精确指令 —— 这才是写 prompt 的核心能力。没有完美的公式，只有最适合当下场景的公式。

刚开始不用追求完美，先写起来，然后根据 AI 的反馈不断调整。我见过最厉害的 prompt 高手，都是在一次次试错中练出来的。记住，好的 prompt 不是写出来的，是改出来的。

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