2025年写prompt的新趋势，如何让AI指令更简洁、更高效

随着 AI 技术的飞速发展，写 prompt 的方式也在不断演变。在 2025 年，简洁高效的 AI 指令成为关键。这不仅能提高工作效率，还能让 AI 更好地理解用户需求。接下来，咱们就来看看这些新趋势和实用技巧。

2025 年，AI 技术的发展带来了 prompt 写作的新方向。一方面，AI4S（人工智能驱动科学发现）成为重要趋势，多模态大模型融入科学研究，能辅助科研问题的综合理解与全局分析。另一方面，具身智能进入元年，端到端模型迭代，工业场景下的应用增多，部分人形机器人迎来量产。此外，原生多模态大模型实现更高效 AI，从训练之初就打通多模态数据，实现端到端输入和输出。

在应用层面，Agentic AI 成为产品落地的重要模式，更通用、更自主的智能体将重塑产品应用形态，深入工作与生活场景。比如西门子的工业智能体系统，能自主决策和行动，完成生产指令。

要让 AI 指令简洁高效，首先得明确目标。清晰的目标能让 AI 更准确地理解需求，避免输出无关内容。就像新加坡政府科技部数据科学与人工智能团队提出的 CO-STAR 框架，其中的 “目标”（O）就是确定希望 AI 执行的任务。

提供相关背景信息也很重要。比如在撰写社交媒体帖子时，告知 AI 产品的特点、目标受众等，能让 AI 生成更贴合需求的内容。CO-STAR 框架中的 “上下文”（C）就强调了这一点。

另外，指定输出格式可以让 AI 的回复更符合要求。无论是列表、JSON 还是专业报告，明确的格式能减少后续的调整工作。CO-STAR 框架中的 “回复”（R）就是关于输出格式的要求。

使用 CO-STAR 框架是个不错的方法。以撰写产品宣传帖子为例，按照 C（上下文）、O（目标）、S（风格）、T（语气）、A（受众）、R（回复）的顺序构建 prompt，能让 AI 生成更有针对性、更有效的内容。

分隔符的使用也能提升 prompt 的效果。通过特殊字符或 XML 标签将提示词分段，能帮助 AI 区分不同部分的内容，尤其在处理复杂任务时效果显著。比如在情感分类任务中，使用分隔符可以让 AI 更准确地识别对话内容。

对于文生图任务，有一个万能提示框架。用户只需将模糊的创作意图填入框架，AI 就能生成专业的提示词。这个框架考虑了设计需求的各个方面，包括风格、受众、输出格式等，能大幅提升文生图的效率与质量。

在优化 prompt 时，有不少工具可以助力。DeepSeek 是一款先进的问答 AI 工具，能快速整理和分析用户反馈，挖掘潜在需求和痛点。它可以用于竞品用户评价分析、问卷问题优化、访谈文本提炼等多个场景。

Flowith 则是一个可视化知识花园，能将各类资料解析为结构化的知识网络图谱，方便信息沉淀、语义检索和关联调用。在用户调研中，它可以整合大量文本数据，进行深度的主题挖掘和需求模式识别。

另外，豆包、支小宝等 AI 原生应用，以及西门子的工业智能体、科大讯飞的智医助理等，都是不同领域的成功案例。它们的 prompt 设计和应用经验值得借鉴。

在 2025 年，掌握简洁高效的 prompt 写作技巧至关重要。通过了解新趋势、遵循核心原则、运用实战技巧和实用工具，我们能让 AI 更好地为我们服务，提高工作效率和质量。

该文章由diwuai.com第五 ai 创作，第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库
🔗立即免费注册 开始体验工具箱 - 朱雀 AI 味降低到 0%- 降 AI 去 AI 味