想要AI听话不胡说?这份prompt编写自查清单请收好

2025-01-08| 7892 阅读

🛠️ 明确需求:先把心里的想法掰扯清楚


好多人让 AI 干活的时候,自己心里其实也没个准主意。你想让 AI 写篇文案,是要卖货的那种热闹风格,还是安静走心的类型?是给年轻人看的,还是给行业大佬看的?举个例子,你说 “写一篇关于手机的文案”,AI 大概率会摸不着头脑,不知道从哪个角度下手。但要是你说 “给 25 - 35 岁的职场人写一篇 2000 字的手机推荐文案,突出拍照功能在商务场景的应用,比如会议记录、文档扫描”,AI 就像拿到了地图,知道往哪走了。

这里有个关键,就是你得把需求里的目标用户、内容形式、核心重点都交代明白。目标用户决定了用词和风格,内容形式告诉 AI 要写成什么样的体裁,核心重点就是你最想让 AI 抓住的地方。不然 AI 就像在黑暗里摸索,很容易跑偏,写出的东西要么驴唇不对马嘴,要么平平无奇没亮点。就跟你让朋友帮忙买东西,得说清楚买啥牌子、啥型号、啥颜色一样,越具体越好。

🧩 补充细节:别让 AI 靠 “猜” 来干活


有时候你觉得自己说得挺清楚了,可 AI 还是没做到位,为啥呢?可能是你没把细节补上。比如你让 AI 设计个 logo,说 “设计一个科技公司的 logo”,AI 可能就给你整个常见的科技感元素,像齿轮、线条、蓝色调。但要是你说 “科技公司叫‘未来星’,主打智能家居,目标用户是年轻家庭,希望 logo 里有星星和房子的元素,颜色用蓝色和黄色,蓝色代表科技,黄色代表温暖”,AI 就能做出更贴合你想法的设计。

细节包括背景信息、使用场景、偏好示例。背景信息让 AI 了解这个任务的来龙去脉,使用场景决定了内容的实用性,偏好示例就是给 AI 一个参考的模板。你想想,要是你去餐厅点菜,只说 “来个肉菜”,厨师可能随便给你上一个,但要是你说 “我喜欢吃辣的,不要太油腻,之前吃过糖醋排骨觉得不错”,厨师就能更好地满足你的口味。给 AI 补充细节也是这个道理,让它知道你的 “口味”,才能做出你喜欢的 “菜”。

🧠 引导逻辑:让 AI 跟着你的思路走


AI 虽然厉害,但有时候逻辑思维没咱们人类灵活,需要咱们带着它走。比如你让 AI 分析一个市场案例,你说 “分析一下某品牌手机成功的原因”,AI 可能会从产品、营销、渠道等方面泛泛而谈。但要是你说 “先从产品定位说起,看看它是怎么瞄准中高端市场的;再说说营销策略,线上线下分别做了哪些活动;最后分析渠道布局,如何让产品快速到达消费者手中”,AI 就能按照你的逻辑一步步深入分析。

引导逻辑可以通过分步骤提问、设定思考顺序、强调重点逻辑关系来实现。分步骤提问就是把一个大问题拆成几个小问题,让 AI 逐个回答;设定思考顺序就是告诉 AI 先想什么,后想什么;强调重点逻辑关系就是突出因果、对比、递进等关系。就像老师教学生做题,先教公式,再讲步骤,最后做例题,一步一步引导,学生才能更好地理解。引导 AI 也是一样,让它跟着你的思路,才能得出有条理的结果。

🚫 设定边界:别让 AI “放飞自我”


AI 有时候会 “脑洞大开”,给出一些超出你预期的内容,这时候就需要你给它设定边界。比如你让 AI 写一篇儿童故事,它可能会加入一些恐怖或复杂的情节,不适合小朋友。你得说 “这是给 3 - 6 岁儿童写的故事,情节要简单有趣,充满正能量,不能有危险或恐怖的元素”。这样 AI 就知道哪些能写,哪些不能写。

边界包括内容范围、价值观导向、禁忌事项。内容范围就是规定 AI 要写什么,不写什么;价值观导向就是明确你希望传递的思想和观念;禁忌事项就是列出不能出现的内容,比如敏感词、错误信息等。就像家长给孩子定规矩,告诉孩子可以做什么,不可以做什么,孩子才能在正确的范围内成长。给 AI 设定边界,才能让它输出符合要求的内容,不会 “胡说八道”。

📝 参考示例:给 AI 一个 “参考答案”


有时候光靠语言描述,AI 可能还是不太明白你的意思,这时候给它一个示例就很有用。比如你让 AI 写朋友圈文案,你说 “写得活泼一点,有感染力”,AI 可能还是把握不好度。但要是你说 “就像这样:‘今天终于买到了心仪的包包,开心到转圈圈!姐妹们,一起冲鸭!’”,AI 就能从示例中理解你想要的风格,写出类似的文案。

示例可以是优秀案例、失败案例、风格模板。优秀案例让 AI 知道什么是好的,向它学习;失败案例让 AI 避免犯错;风格模板给 AI 一个框架,让它在这个框架内发挥。就像学生写作文,老师给一篇范文,学生就能从范文中学习结构、用词、表达方式。给 AI 参考示例,就是让它有个 “参考答案”,照着样子去做,就能更符合你的要求。

✅ 验证效果:让 AI “回头看看”


写完内容后,可不能直接拿过来用,得验证一下效果。你可以让 AI 自己检查,比如问它 “你觉得刚才写的文案有没有突出产品的核心卖点?有没有针对目标用户的需求?”,也可以自己从准确性、完整性、实用性、吸引力几个方面去检查。准确性就是看内容有没有错误信息,完整性就是看有没有漏掉重要的点,实用性就是看对用户有没有帮助,吸引力就是看能不能抓住用户的眼球。

如果发现问题,别着急让 AI 重新写,先分析一下是哪里出了问题。是需求没说清楚,还是细节没补充到位,或者是逻辑引导不够?找到问题后,针对性地调整 prompt,再让 AI 修改。就像做实验,做完后要检验结果,不符合预期就分析原因,调整实验条件,重新做。验证效果是确保 AI 输出内容符合要求的重要一步,不能省略。

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