这篇博客分享如何设计高效提示词，让AI生成满意回复。通过设定目标、指定角色、提供场景及采用多轮迭代等方式，带领读者掌握更精准的提问技巧。我也结合具体示例讲解操作中的关键要点，列举提示词的应用价值。
什么是提示词？
提示词是一种设计和优化与AI模型的交互方式。简单来说，就是通过精心构建输入文本（提示词），来引导AI模型生成我们期望的高质量输出。这项技术的重要性在于：它不用随着大模型的发展而改变，而是适用于所有大语言模型。
为什么需要掌握提示词工程？
想必很多人都有这样的经历：看到他人能让AI模型（比如DeepSeek）输出精彩绝伦的内容，而自己使用时却总是得到驴唇不对马嘴的回答。这种差异的根本原因在于提示词的质量 —— AI能发挥多大作用，很大程度上取决于你如何提问。
使用提示词的误区
在使用提示词（Prompts）的过程中，常常会遇到一些容易被忽视或误解的地方。以下总结了若干常见的误区以及相应的思考方向，帮助更好地提升提示词的质量与效果。
1. 未明确目标或缺少上下文
误区：只给出一个含糊不清的提示词，却没有明确预期目标或不提供足够的背景信息，导致模型返回的结果偏离需求。
思考：在设计提示词时，应当先明确想要得到的结果和目标场景，并尽可能提供与之相关的上下文、关键因素或限制条件。示例中最好给出一些具体例子或关键点，让模型能够理解你的需求。
2. 提示词过长或过度复杂
误区：把所有问题和背景信息一次性全部塞进提示词，导致提示词臃肿难懂，甚至让模型也“摸不着头脑”。
思考：在复杂任务面前，建议先拆解目标，分步骤编写提示词。而不是将所有信息堆叠到一条提示中，可以通过多轮对话或关键点分块的形式，让模型在每一步都能更精准地理解当前目标。
3. 语义不清晰或指令模糊
误区：提示词中包含指令冲突，或语言含混不清，让模型难以分辨重点，导致生成的内容混乱不符合要求。
思考：应通过精炼的描述和简洁的结构，让模型知道要解决的问题是什么、需要关注哪些重点和变式。比如多使用动词或明确的角色设定（如“扮演某种角色”“从专家角度回答”），同时尽量避免互相矛盾的指令。
4. 未根据模型特性调整提示方式
误区：忽视了模型本身的特点和局限，直接套用固定的提示模板，或者一味使用单一的提示结构。
思考：不同的模型、版本或者应用场景都有特定的适配方式。要在实践中不断测试并微调，例如减少或增加提示词长度、使用更具象的实例、改变措辞方式等。尤其要注意模型对于上下文长度、指令格式等特性的兼容度。
5. 期望模型推理超出能力范围
误区：对模型的推理能力期望过高，给出的提示词过度依赖模型去处理其不擅长或不可能完成的任务，或进行专业知识推理但却提供的信息不足。
思考：利用提示词激发模型潜能时，也要清楚模型并非万能。可借助外部知识库或预先补充明确而详尽的背景信息，确保模型的回答更为正确和准确。对于模型难以处理的专业任务，需要结合正确的辅助工具或由专家审阅。
6. 忽视对回复的评估与迭代
误区：使用一次提示词后就不再评估是否达成目标，也不针对产生的问题进行调优。
思考：将模型的输出与预期结果进行对比，找到差距并通过修改提示词（如增加说明、拆分步骤、更换关键字等）进行迭代。可以通过对输出结果的格式、风格、细节要求等方面进行细化测试，不断完善提示词设计。
7. 删减或添加提示词时破坏原有逻辑
误区：为了精简提示词，随意删除关键信息；或对原有提示词进行大幅度改动，导致逻辑关系被破坏，难以完成所需任务。
思考：若需要对提示词进行精简或深入时，应在保留提醒模型的核心逻辑前提下进行删改，并观察是否影响整体的任务完成度。借助分步骤迭代或对比测试，确认新的提示词方案依旧能完成需求。
高效提示词的四大要素
1. 明确需求
与AI交流就像点外卖，越具体越好。不能简单说"来份早餐"，而应该详细说明：“要一份1.5公里外某家店的胡辣汤套餐，配四个水煎包和餐具，没有特殊忌口”。同样的逻辑适用于与AI对话 —— 只有详细说明你的需求背景和具体要求，才能获得满意的答案。
2. 设定角色
虽然现代AI系统已经足够智能，能从对话中推断所需角色，但在处理复杂任务时，明确设定AI的角色仍然很有帮助。例如：
- “你现在是一位通信问题处理专家”
- “你是一个专业的学术研究助手”
3. 提供完整背景
就像餐厅点菜需要说明烹饪方式和口味偏好，与AI交流也需要提供充分的背景信息。例如要求AI写一篇文章时，应该说明：
- 回答的具体用途
- 回答的风格和语气（专业还是口语化的）
- 内容的详细程度
4. 指定输出格式
- 明确内容的组织结构
- 规定具体的展示形式
- 说明排版和格式要求
5. 注重答案反馈与多轮对话
- 在多轮对话中，模型会根据上下文和用户的问题不断调整回答。因此，在每次对话后，可以对模型的回答进行评估，并根据需要调整提问。
- 不断优化自己的提示词以获得更好的效果。
提示词示例
Mermaid 画图
我在调试一个有多个通话重叠的日志时，通常每个通话的开始和结束，都是列出表格，但是这样不直观。所以我使用了Mermaid 画图，但是Mermaid 画图的语法，我总是记不住。
所以，我使用AI，帮我画一个Mermaid 的图，然后我再根据AI 画的图，再进行修改。
在不使用 提示词的情况下, 测试过 OpenAI o1、DeepSeek R1 和 Claude 3.5 Sonnet 有概率答非所问，所以我添加了以下提示词后，三种模型均可以正确输出。
提示词:
1 | - 角色：Mermaid图表代码生成器 |
问题与回答：
1 | 使用以下数据，画出甘特图 |
- DeepSeek R1 使用提示词前(typora 渲染返回的文本)
- DeepSeek R1 使用提示词后(typora 渲染返回的文本)
