在當今由人工智能驅動的世界中，懂得如何撰寫有效提示詞是一種超能力。無論你是學生、專業人士、創作者還是開發者，提示詞撰寫——通常稱為提示工程——直接影響人工智能輸出的準確性、實用性、風格和影響力。優秀的提示詞能解鎖更佳答案，減少浪費時間，甚至降低錯誤率。
以下是根據OpenAI官方指引、專家教程及廣泛認可的最佳實踐，對撰寫有效提示詞的核心原則進行清晰、有結構且實用的拆解。
以清晰與具體為起點
其中最重要的原則之一是明確你所提問的內容及具體設定目標。模糊的提示詞會導致模糊的回應。
- 給出精確任務（例如：「撰寫一篇250字的博客文章…」）
- 避免模糊請求如「寫關於人工智能的內容」。改為問：「解釋人工智能如何協助小型企業營銷。」
- 明確指定所需元素（語氣、受眾、結構）
清晰提示 → 更佳聚焦 → 相關結果
「告訴我關於社交媒體的事。」
「為針對Z世代的新咖啡店制定一份300字的社交媒體策略，並提供三個可行建議。」
提供背景與上下文
當人工智能了解你為何提問及對象是誰時，表現最佳。提供背景讓模型能根據你的情況調整回應。
- 背景資訊（行業、受眾、數據）
- 任務背後的目標或意圖
- 限制條件與範圍
「你是一名商業顧問。寫一封電郵給客戶說明季度目標。」
背景有助減少猜測並豐富答案內容。
定義角色與身份
為人工智能指定角色——如專家、教師或分析師——有助於調整語氣和方法。
提示風格與深度
角色提示模型採用適合你需求的語氣、深度和視角。
確保一致性
使輸出更符合你的期望和要求。
「扮演資深用戶體驗設計師，評估此應用流程的可用性問題。」
結構化與格式化指示
有邏輯地排列指示有助人工智能理解優先次序與範圍。結構良好的提示詞減少混淆並提升清晰度。
- 使用標題、項目符號或編號步驟處理多部分任務
- 明確說明輸出格式（例如表格、摘要、清單）
- 分層組織資訊
「將主題分為三部分說明：定義、主要優點及範例。」
簡潔但完整
包含足夠資訊以便理解——但避免不必要的細節分散模型注意力。
冗長且漫無邊際的指示，包含不直接相關的背景故事和枝節細節。
清楚提供必要背景與限制，避免冗長無用的文字。
簡潔提示詞幫助模型聚焦，提升相關性與連貫性。
反覆優化你的提示詞
提示詞撰寫很少一次就完美。大多數專家指南建議反覆優化——根據收到的輸出調整和重述。
測試
執行初始提示詞
評估
審查輸出結果
優化
調整並改進
重複
持續優化
優化過程中應問哪些問題？
- 答案是否遺漏了重要內容？
- 關鍵細節是否不清楚或不完整？
- 是否需要更多結構或更少假設？
- 語氣或風格是否符合預期？
- 提示詞能否更具體？
反覆提示有助發掘與人工智能溝通需求的最佳方式。
用範例展示期望輸出
包含回應格式或風格範例幫助人工智能模仿你想要的效果。此技巧稱為少量示例提示，能顯著提升輸出質量。
「撰寫產品描述，如『優雅、環保的背包，適合日常通勤——輕巧且耐用。』」
這有助引導語氣、結構及風格。
請人工智能逐步思考
對於需要推理或複雜輸出的任務，請模型分步說明推理過程。此方法提升精確度與透明度。
- 「回答前請逐步思考。」
- 「用項目符號解釋你的推理。」
- 「展示你的計算過程並說明每個結論。」
- 「將問題拆解成較小部分。」
此方法減少分析任務中的錯誤，並使人工智能的邏輯透明且可驗證。
設定限制條件與輸出規則
限制條件幫助人工智能了解允許與不允許的範圍——如字數限制、語氣規則或排除主題。界限增強對輸出的控制。
字數限制
語氣與風格
排除內容
格式規則
調整語氣、風格與受眾
若希望回應採用特定語氣——正式、隨意、說服性、學術等，請明確說明。語氣指引使輸出更貼近目標讀者。
語氣規範
- 正式：「使用專業且分析性的語氣」
- 隨意：「使用友善、對話式英文」
- 說服性：「撰寫以說服讀者接受你的論點」
- 學術：「使用學術語言並附上適當引用」
- 幽默：「加入輕鬆幽默及機智觀察」
受眾規範
- 初學者：「以新手易懂的方式解釋」
- 專家：「假設具備高階知識並使用專業術語」
- 兒童：「使用簡單詞彙及貼近生活的例子」
- 高管：「聚焦商業影響與投資回報」
- 一般大眾：「避免術語並清晰解釋概念」
主要重點總結
撰寫有效提示詞既是藝術也是科學。應用這些原則——清晰、背景、結構、限制、優化及語氣——能解鎖更準確、實用且量身定制的人工智能回應。
具體明確
清晰且詳盡的提示詞比模糊請求產生更佳結果。
提供背景
幫助人工智能理解你請求背後的「為何」。
持續優化
根據結果反覆調整提示詞以持續改進。
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