AI提示最佳实践不再仅仅是技术诀窍；它是一种技能，决定了我们如何有效地利用 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等模型。预计到 2025 年，全球提示工程市场规模将达到5050 亿美元，到 2034 年的复合年增长率将达到 33%。然而，研究表明，78% 的 AI 项目失败源于糟糕的提示设计，而非模型限制。这充分表明，提示质量至关重要。

一、概述

AI提示最佳实践不再仅仅是技术诀窍；它是一种技能，决定了我们如何有效地利用 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等模型。预计到 2025 年，全球提示工程市场规模将达到5050 亿美元，到 2034 年的复合年增长率将达到 33%。然而，研究表明，78% 的 AI 项目失败源于糟糕的提示设计，而非模型限制。这充分表明，提示质量至关重要。

AI 提示工程（Prompt Engineering）是指设计和优化用于指导人工智能模型（特别是大型语言模型）生成特定输出的“提示”（Prompt）的技术。简单来说，就是通过精心设计的提示，帮助AI理解用户的意图，从而产生更符合期望的结果。就像厨师根据菜谱选择食材和烹饪方法，提示工程师通过选择合适的词语、语句和结构，引导AI生成高质量的文本、代码、图像等。

提示工程的核心在于使用自然语言精心设计指令，引导 AI 模型生成实用且准确的响应。精心设计的提示可以区分模糊通用的输出和根据您的需求量身定制的输出。这在各个行业都至关重要：开发人员依靠提示来生成或调试代码；作家使用提示来撰写 SEO 内容；客户支持团队使用提示来自动回复或汇总工单。

本文客涵盖了基本的最佳实践——从设置背景和角色，到包括示例、约束和迭代调整，以便您可以获得可靠的、符合目标的 AI 输出。

二、为什么了解模型对于提示工程至关重要

1.了解模型的功能

每个AI 助手都有各自的优势。GPT-4 擅长创意写作；Claude 擅长分析，而Gemini则更擅长处理图像和多种内容类型。了解这些差异有助于您选择合适的工具，避免遇到挫折。

2. 技术规格很重要

检查模型的Token限制，这决定了您在单次对话中可以处理多少文本。上下文记忆会影响模型记住长篇对话早期部分的能力。某些模型比其他模型更好地支持特定格式，例如 JSON、XML 或代码。这些限制会直接影响工作流程和输出质量。

3. 文档可能会有帮助

公司会发布指南，介绍他们的人工智能功能以及如何有效使用。这些指南会定期更新，包含新功能和修复。阅读这些指南可以让你免于猜测。

4.测试和迭代

对一个AI有效的方法可能对另一个AI无效。用不同的助手测试你的请求，看看哪个能带来最佳效果。这有助于你找到最有效的方法，满足你的需求。

三、10 个 AI 提示工程最佳实践

1. 尽可能具体

具体性是有效 AI提示工程的基石。精心设计的具体提示可以消除歧义并提供清晰的方向，使 AI 能够精准地提供您所需的信息，而不是泛泛而谈或支离破碎的回答。关键在于找到适当的平衡——提供足够的细节来引导 AI，但又不会让其被不必要的信息淹没。

具体提示的基本要素

•详细背景：建立全面的背景信息，包括主题、范围、限制条件和情境因素。这种背景基础不仅能帮助人工智能理解你的提问内容，还能理解你提问的原因，以及应该根据哪些参数来做出回应。

•所需格式：明确定义您希望的信息结构——无论是编号列表、项目符号、表格、执行摘要、分步指南还是叙述性报告。请包含对标题、副标题、视觉元素和组织层级的偏好设置。

•输出长度：请指定确切的字数、段落数或页数限制，而不要使用“简要”或“详细”等模糊术语。例如，要求“正好 300 字”或“5 个要点，每个要点 2-3 句话”，以确保适当的范围。

•详细程度：明确指出您需要的是高级概述、技术深度剖析、入门级讲解还是专家级分析。这可以防止 AI 误判您的专业水平或信息需求。

•语气与风格：定义语气、正式程度和风格——无论是学术性、对话性、说服性、技术性还是创意性。请考虑您的目标受众，并相应地进行指定，以确保沟通风格得当。

•示例和比较：要求提供特定类型的插图、类比、案例研究或比较分析，以增强理解并为抽象概念提供具体的参考点。

增强提示示例：

撰写一份详细的500字执行摘要，分析2022年至2024年B2B科技公司新兴的社交媒体营销趋势。摘要结构如下：(1) 开头一段，明确三大重要趋势；(2) 三个部分，每部分100-125字，分别探讨领英视频内容策略、人工智能驱动的个性化以及思想领导力定位；(3) 结尾一段，提出切实可行的建议。请采用专业、数据驱动的语气，适合高管层。尽可能包含具体指标，并推荐两种图表类型，以便更好地可视化跨平台的参与度数据和投资回报率比较。

2. 使用分步说明

将大请求分解成小部分——不要一次性请求所有的事情，而是引导人工智能一步一步地完成你想要的事情

为什么这有帮助——复杂的任务可能会让人工智能感到困惑，导致答案混乱或不完整。清晰的步骤可以创建一个逻辑流程，让一切井然有序。

使用编号列表或项目符号——用清晰的顺序来组织你的请求，比如“先做这个，然后做那个，最后总结一下”

非常适合复杂的任务——非常适合教程、数据审查、研究项目以及任何多部分内容的创作

实际有效的例子：

编码帮助：“首先解释一下这个是做什么的，然后给我看代码，最后给我一个例子”

数据分析：“从数据显示的内容开始，然后找到主要模式，最后指出我们应该如何处理。”

研究：“从背景信息开始，介绍主要发现，最后阐述其含义”

示例请求——“请帮我理解智能手机：首先，请用简单的术语解释它们为何‘智能’。其次，请列举人们日常使用智能手机的三种方式。第三，请列举一个主要优点和一个问题。最后，请用两句话总结一下。”

这种方法将大量的请求转化为清晰、有条理的回应。

3. 赋予AI角色或个性

告诉人工智能扮演谁——不要给出通用的回答，而是要求人工智能扮演特定的角色，比如老师、营销人员、医生或朋友

角色为何重要——不同的角色使用不同的语言，关注不同的细节，并以独特的方式解决问题。老师会一步步讲解，而顾问则会提供战略建议。

塑造整个响应— 该角色影响：

语言有多复杂

哪些细节需要强调

总体基调和方法

使用了哪些例子或对比

简单角色示例：

“扮演一名数学老师，帮助一个十岁的孩子学习分数”

“你是一位资深设计师，正在审查初级设计师的作品”

“以健身教练的身份制定初学者锻炼计划”

“做一个友善的邻居，向邻居解释如何修理漏水的水龙头”

适用于任何专业水平——您也可以指定经验水平：“扮演初学者厨师”与“您是专业厨师”给出的建议不同

按需混合角色——“成为一名鼓舞人心的老师，同时也是一名编程专家”将支持性语气与技术知识相结合

这个简单的技巧使 AI 响应感觉更自然并且更能满足您的特定需求。

4. 使用上下文和约束

人工智能在具备语境的情况下才能发挥最佳效果。如果没有语境，你通常会得到泛泛而谈、肤浅的回应。添加品牌语调、目标受众、位置、语气和输出格式等细节，有助于模型生成与品牌相关的结果。

例如，不要问：

“为智能手表撰写产品描述。”

你可以说：

为一款面向精通科技的 Z 世代用户的智能手表撰写 100 字的产品描述。语气要轻松诙谐，并保持在高中阅读水平。

这个小小的改变赋予了AI一个清晰的框架。它避免了乏味的营销文案，并根据你的需要定制产品。

提示中包含的有用约束：

字数： “保持在150字以内。”

语言水平： “按照五年级的阅读水平写作。”

语气/风格： “使用专业但友好的语气。”

格式： “以粗体标题用项目符号回答。”

您提供的相关信息越多，人工智能需要猜测的就越少，结果就越好。

5. 迭代和完善提示

a. 首次尝试很少能完美无缺——不要指望第一次就能完美地给出提示。当你微调你的请求时，AI 的响应会有所改进

b. 一次改变一件事— 如果响应不太正确，则仅调整一个元素：

使语气更随意或正式

添加更多具体细节

改变结构或格式

调整长度或复杂度

c. 使用后续提示——无需从头开始，而是在现有基础上继续推进：

“让对话更具对话性”

“添加三个具体例子”

“将其缩短为两段”

“更清楚地解释一下这部分”

d. 保留有效的方法——当你找到一个能带来良好结果的提示结构时，将其保存为未来类似请求的模板

e. 追踪你的进步——注意哪些变化带来了最大的改变，这样你就可以把这些经验应用到新的任务中

f. 示例进展：

“写关于咖啡的文章”（太模糊）

“写关于咖啡的好处”（更好但仍然很宽泛）

“用简单的语言写出咖啡对忙碌的专业人士的 3 个健康益处”（好多了！）

将提示视为一次对话，而不是单一的命令。

6. 系统提示与用户提示

a. 两种指令类型——通过编程使用人工智能时，你可以设置两种不同类型的协同工作的消息

b. 系统提示设置规则——这些规则告诉人工智能如何整体表现：

拥有什么样的性格

如何格式化回复

应始终遵循哪些规则

永远不要做什么

c. 用户提示询问具体的事情——这些是你的实际请求或问题，会触发人工智能采取行动

d. 为什么要分开——系统提示在对话中保持一致，而用户提示则根据每次的需求而变化

e. 系统提示示例：

“始终以要点形式回复”

“提供帮助，但不要解释你的理由”

“像一位友善的老师一样写作”

“使用适当的语法高亮来格式化所有代码示例”

f. 它们如何协同工作：

系统：“你是一位专业的电子邮件撰写者，说话简洁。”

用户：“写一封后续邮件给客户，告知我们会议延期的情况”

g. 最适合开发人员——这种方法适用于构建应用程序或聊天机器人，因为您希望在所有交互中保持一致的行为

将系统提示视为永久的个性设置，将用户提示视为特定请求。

7. 在提示中使用示例

引导人工智能的最佳方法之一是向它展示你所期望的内容。这被称为一次性或少量提示——在提示中包含一个或多个示例。这有助于模型学习模式，减少随机或不一致的回复。

这种方法对于分类、语调匹配、翻译或格式化等结构化任务尤其有用。通过向 AI 展示输入内容以及预期输出，可以减少混淆并提高准确性。

这是一个简单的例子：

这为模型提供了一个清晰的模板。您的示例越相关、越准确，您获得符合预期结果的可能性就越大。如果您希望多个响应保持一致，请使用此方法。

8.避免使用过于复杂的语言

a. 简单有效——清晰、直接的提示通常比花哨、复杂的提示效果更好

b. 不要把所有内容塞进一个句子里——冗长、混乱且包含多个条件的句子会让 AI 难以理解你真正想要什么

c. 使用日常用语——写作时要像和朋友聊天一样，而不是在写研究论文。避免使用复杂的词汇和短语。

d. 视觉上分解：

不同的请求之间使用换行符

将条件放在项目符号中

将主要任务与格式说明分开

突出重要细节

e. 错误示例： “请对社交媒体趋势进行全面分析，确保语气专业且引人入胜，格式包括不超过 200 字的要点以及来自三个不同平台的示例。”

f. 好的例子： “分析当前的社交媒体趋势。

要求：

专业但引人入胜的语气

最多200字

使用项目符号

包括来自 Facebook、Instagram 和 Twitter 的示例”

g. 为什么这很重要——人工智能处理清晰的指令比处理复杂的指令更好。简单的提示可以减少困惑，让你更接近你真正需要的东西。

把提示想象成给出指示——较短且清晰，而较长且令人困惑。

9.跨用例和模型进行测试

a. 没有放之四海而皆准的答案——一个非常适合写作的题目，可能完全不适合数据分析或总结。每种任务类型都需要不同的方法。

b. 不同的 AI 助手表现不同——ChatGPT 上表现良好的功能，在 Claude 或其他AI 工具上可能效果不佳。每个助手都有自己的优势和特点。

c. 针对不同的工作测试相同的提示：

撰写创意内容

分析数据或信息

总结长篇文章

回答问题

逐步解决问题

d. 比较不同的人工智能助手——尝试用不同的人工智能工具给出最佳提示，看看哪个能更好地满足你的特定需求

e. 使用测试工具——许多网站都提供了提示测试平台，您可以：

在多个 AI 模型中测试相同的提示

并排比较答案

保存成功的提示以供将来使用

追踪最有效的方法

f. 记录哪些提示最有效——记录哪些提示对哪些任务以及哪些AI助手最有效。这可以节省时间，并随着时间的推移改善你的结果。

g. 从小处着手，然后扩展——先用简单的例子进行测试，然后在知道什么有效后尝试更复杂的请求

将其想象成食谱测试——适用于饼干的食谱可能不适用于面包。

10. 记录并版本控制你的提示

a. 保存提示集合——将最有效的提示保存在文档或应用程序中，以便重复使用，而不必每次都从头开始

b. 追踪你所做的更改— 当你改进提示时，写下：

您更改了什么

你为什么改变它

效果好还是坏

具体成果有哪些改进

c. 按目的组织— 根据已保存的提示的作用进行分组：

写作任务（电子邮件、博客、社交媒体）

分析工作（数据审查、研究）

创意项目（头脑风暴、讲故事）

解决问题（故障排除、规划）

d. 对改进进行版本控制— 像软件更新一样，为提示提供版本号：

“电子邮件编写器 v1” → “电子邮件编写器 v2（添加语气规范）”

注意哪个版本最适合不同情况

e. 对于大型项目至关重要——如果您正在构建聊天机器人、自动化内容工具或常规 AI 工作流程，良好的提示记录可以节省数小时的重复工作

f. 简单的跟踪方法——使用基本的电子表格或笔记应用程序，其中包含以下列：提示文本、目的、版本、结果、注释

把它想象成保存一本食谱——好的食谱值得保存并随着时间的推移不断改进。

四、AI 提示工程中应避免的常见错误

1. 太模糊

询问“帮我写点东西”而不是“写一封 200 字的电子邮件给客户，说明发货延迟”，AI 会猜测你需要什么。

2.忘记设定期望

如果不告诉人工智能要扮演什么角色（老师、专家、朋友）或你想要什么格式（项目符号、段落、步骤），就会导致通用的响应。

3. 跳过反馈循环

永远不要要求 AI 反复检查其工作或根据你的反馈进行修改。简单的补充，例如“检查准确性”或“使其更具对话性”，就能显著提升结果。

4. 在一个请求中塞入太多内容

尝试让人工智能一次性完成内容编写、完美格式化、事实核查以及针对不同受众进行优化，通常会产生混乱的结果。

5. 只测试快乐路径

不要尝试在提示中使用不常见的输入、极端情况或不同的场景。简单请求中有效的方法可能会因复杂或意外的输入而失效。

6. 不从失败中吸取教训

将糟糕的回应视为死路，而不是改进方法的机会。

7. 期望立即达到完美

好的提示是随着时间的推移通过测试和调整而形成的，而不是第一次尝试。

文章来自：51CTO